Ce sunt mixup și cutmix? Cum influențează regularizarea?

Mixup și CutMix sunt metode de augmentare a datelor utilizate pentru a îmbunătăți capacitatea de generalizare a modelelor, în special în sarcinile de viziune computerizată.

• Mixup constă în amestecarea liniară a două imagini și etichetelor lor. De exemplu, o imagine nouă este creată ca o sumă ponderată a două imagini originale, iar eticheta ca o sumă ponderată a etichetelor lor. Acest lucru ajută modelul să învețe din exemple intermediare, reducând supraînvățarea.

• CutMix în loc să amestece întreaga imagine, se decupează o zonă dreptunghiulară dintr-o imagine și se inserează în alta, iar eticheta se formează proporțional cu suprafața zonei inserate. Acest lucru păstrează caracteristicile locale și favorizează un antrenament mai stabil.

Ambele metode servesc ca regularizatori, deoarece forțează modelul să fie mai puțin sigur pe sine și mai rezistent la zgomot, îmbunătățind generalizarea și reducând supraînvățarea.