Что такое mixup и cutmix? Как влияет на регуляризацию?

Mixup и CutMix — это методы аугментации данных, применяемые для улучшения обобщающей способности моделей, особенно в задачах компьютерного зрения.

• Mixup — заключается в линейном смешивании двух изображений и их меток. Например, новое изображение создаётся как взвешенная сумма двух исходных, а метка — как взвешенная сумма их меток. Это помогает модели учиться на промежуточных примерах, снижая переобучение.

• CutMix — вместо смешивания всего изображения, в новом примере вырезается прямоугольная область из одного изображения и вставляется в другое, а метка формируется пропорционально площади вставленной области. Это сохраняет локальные признаки и способствует более устойчивому обучению.

Оба метода служат регуляризаторами, так как заставляют модель быть менее уверенной и более устойчивой к шуму, улучшая обобщение и снижая переобучение.