Ի՞նչ է mixup-ը և cutmix-ը: Ինչպե՞ս են դա ազդում կանոնավորացման վրա։

Mixup և CutMix տվյալների ավելացման մեթոդներ են, որոնք օգտագործվում են մոդելների ընդհանուր կարողությունը բարելավելու համար, հատկապես համակարգչային տեսողության խնդիրներում:

• Mixup-ը երկու պատկերների և նրանց նշանների գծային խառնելն է: Օրինակ, նոր պատկեր ստեղծվում է որպես երկու սկզբնական պատկերների քաշային գումար, իսկ նշանը՝ որպես նրանց նշանների քաշային գումար: Սա օգնում է մոդելին սովորել միջանկյալ օրինակներից, նվազեցնելով ավելորդ ուսուցումը:

• CutMix-ը փոխարեն ամբողջ պատկերին խառնելու, կտրվում է ուղղանկյուն տարածք մեկ պատկերից և տեղադրվում մյուսում, իսկ նշանը ձևավորվում է ներմուծված տարածքի մակերեսի հարաբերակցությամբ: Սա պահպանում է տեղական հատկանիշները և խթանում ավելի կայուն ուսուցում:

Երկու մեթոդներն էլ ծառայում են որպես կանոնավորիչներ, քանի որ ստիպում են մոդելին լինել ավելի քիչ վստահ և ավելի դիմացկուն աղմուկի նկատմամբ, բարելավելով ընդհանուր կարողությունը և նվազեցնելով ավելորդ ուսուցումը։