Czym są mixup i cutmix? Jak wpływają na regularizację?

Mixup i CutMix to metody augmentacji danych stosowane w celu poprawy zdolności generalizacji modeli, szczególnie w zadaniach wizji komputerowej.

• Mixup polega na liniowym mieszaniu dwóch obrazów i ich etykiet. Na przykład, nowy obraz jest tworzony jako ważona suma dwóch oryginalnych obrazów, a etykieta jako ważona suma ich etykiet. Pomaga to modelowi uczyć się na przykładach pośrednich, zmniejszając nadmierne dopasowanie.

• CutMix zamiast mieszania całego obrazu, wycina prostokątny obszar z jednego obrazu i wstawia go do innego, a etykieta jest tworzona proporcjonalnie do powierzchni wstawionego obszaru. To zachowuje lokalne cechy i sprzyja bardziej stabilnemu treningowi.

Obie metody służą jako regularyzatory, ponieważ zmuszają model do bycia mniej pewnym i bardziej odpornym na szum, poprawiając generalizację i zmniejszając nadmierne dopasowanie.