Technical GUIDE

Mixup uye CutMix Augmentation

Mixup uye CutMix inzira dzekuwedzera-data dzinogadzira mienzaniso mitsva yekudzidzisa nekusanganisa mifananidzo miviri nemazita avo.

Overview

Mixup uye CutMix inzira dzekuwedzera-data dzinogadzira mienzaniso mitsva yekudzidzisa nekusanganisa mifananidzo miviri nemazita avo. Kusanganisa mutsara kunopindirana nemifananidzo yakazara uye mavara, ukuwo CutMix inonamira rectangular chigamba kubva pane chimwe chifananidzo ichienda kune chimwe uye chinosanganisa mavara nenzvimbo yechigamba - zvese zvinoderedza kuwandisa uye kugadzirisa kusimba.

Mixup uye CutMix Augmentation inyanzvi yekuvaka inobata mhando yemhando, mutengo wezvivakwa, latency, uye kuvimbika pachiyero.

Deep Dive

Mixup (Zhang et al., 2017) inoumba sampuli itsva se x̃ = λ·x_a + (1−λ)·x_b ine label ỹ yakasanganiswa ne λ yakafanana, apo λ inotorwa kubva mukugovera Beta. Izvi zvinokurudzira modhi kuita mutsara pakati pemienzaniso, kutsetsenura miganhu yesarudzo uye kugadzirisa kuenzanisa. CutMix (Yun et al., 2019) panzvimbo pacho inocheka dunhu rine rectangular kubva pamufananidzo B uye inonamira pamufananidzo A; huremu hwezita hunoiswa nechikamu chepixels imwe neimwe inopihwa nemufananidzo. Nekuti CutMix inochengeta matunhu akabatana emifananidzo (pane ghostly blends), inochengetedza inobatsira nzvimbo chimiro ichiri kumanikidza modhi kuti uende kune akawanda zvinhu uye zvikamu. Matekinoroji ese ari maviri anoshanda seakasimba enguva dzose, anosimudza huchokwadi paImageNet-chikero mabhenji, uye zvakanyanya kunatsiridza kusimba kune huwori uye neanopinza.

Technical Insight

Nzira mbiri idzi dzinoshandura chinangwa chekurasikirwa, kwete kungoisa. Iyo label inova yakapfava, yakasanganiswa chinangwa, saka iyo muchinjiko-entropy kurasikirwa ndeye λ-yakayerwa musanganiswa wemakirasi maviri - zvinobudirira chimiro chelabel kutsetseka chakasungirirwa kune pixel musanganiswa ratio. MuCutMix, λ inoenzana nechikamu chemapikisi asina kuchinjwa, akaverengerwa kubva panzvimbo yebhokisi rakachekwa yakakamurwa nenzvimbo yemufananidzo, izvo zvinoita kuti chikamu chezita chienderane nekuwanda kwemufananidzo wega wega.

Mastering Mixup uye CutMix Augmentation

Mixup uye CutMix inzira dzekuwedzera-data dzinogadzira mienzaniso mitsva yekudzidzisa nekusanganisa mifananidzo miviri nemazita avo. Kusanganisa mutsara kunopindirana nemifananidzo yakazara uye mavara, ukuwo CutMix inonamira rectangular chigamba kubva pane chimwe chifananidzo ichienda kune chimwe uye chinosanganisa mavara nenzvimbo yechigamba - zvese zvinoderedza kuwandisa uye kugadzirisa kusimba. Mixup uye CutMix Augmentation inyanzvi yekuvaka inobata mhando yemhando, mutengo wezvivakwa, latency, uye kuvimbika pachiyero. Kuti uvake kunzwisisa kwakadzama, tora Mixup uye CutMix Augmentation semuenzaniso wekushandisa, kwete chinhu chimwe chete: tsanangura mhedzisiro inodiwa, kujekesa fungidziro, uye patsanura izvo system inogona kuita nekuvimbika kubva kune izvo zvichiri kuda kutonga kwenyanzvi.

Mukuita, zvikwata zvakasimba zvinoshandisa Mixup uye CutMix Augmentation inogonesa zvivakwa, data, uye sarudzo dzezvivakwa zvinopesana nekuvimbika uye mutengo. Ivo vanonyora zvakajeka maitiro ebudiriro, bvunzo vachipokana ne data rechokwadi uye mafambiro ebasa, uye iterate zvichibva pane zvakacherechedzwa maitiro ekutadza kwete kuhwina-nguva imwe chete yebhenji. Apa ndipo apo kunzwisisa kwe theoretical kunoshanduka kuve kugona kwakasimba pane chigadzirwa, mutemo, uye mashandiro.

Zvisarudzo zvezvivakwa zvinotyaira kuita uye mutengo wekushandisa kwemakore. Panguva imwecheteyo, Kukwirisa imwe bhenji kunogona kuvanza yakafara system kushaya simba. Nzira yakatsiga ndeyekubatanidza kukurumidza kuyedza nekutonga: mhanyisa vatyairi vendege, tora humbowo, buritsa matanda esarudzo, uye urambe uchivandudza chengetedzo semaitiro emuenzaniso, zvinotarisirwa nemushandisi, uye zvinodikanwa zvekutonga.

Strategic Impact

Zvisarudzo zvezvivakwa zvinotyaira kuita uye mutengo wekushandisa kwemakore.

Zvisarudzo zvezvivakwa zvinotyaira kuita uye mutengo wekushandisa kwemakore. Mukutumirwa kwemhando yepamusoro, izvi zvinoshandurirwa kuita mitemo inoyerwa yekushanda, miganhu yevaridzi, uye tsika dzekudzokorora dzinodzokororwa kuitira kuti zvikwata zvikwire kuvimba pane kukwidza kusajeka.

Dzidzo yehunyanzvi inobatsira zvikwata kusarudza murwi wakakodzera, kwete iwo mutsva chete.

Dzidzo yehunyanzvi inobatsira zvikwata kusarudza murwi wakakodzera, kwete iwo mutsva chete. Mukutumirwa kwemhando yepamusoro, izvi zvinoshandurirwa kuita mitemo inoyerwa yekushanda, miganhu yevaridzi, uye tsika dzekudzokorora dzinodzokororwa kuitira kuti zvikwata zvikwire kuvimba pane kukwidza kusajeka.

Sarudzo dzeinjiniya dziri nani dzinoderedza zviitiko zvekuvimbika mukugadzira.

Sarudzo dzeinjiniya dziri nani dzinoderedza zviitiko zvekuvimbika mukugadzira. Mukutumirwa kwemhando yepamusoro, izvi zvinoshandurirwa kuita mitemo inoyerwa yekushanda, miganhu yevaridzi, uye tsika dzekudzokorora dzinodzokororwa kuitira kuti zvikwata zvikwire kuvimba pane kukwidza kusajeka.

Ramangwana reMixup uye CutMix Augmentation

Mix-based augmentation ikozvino yakajairwa mune yakasimba-yemhando-yemhando yekubika uye inosimbisa mapaipi emazuva ano ekudzidzisa ekuchinja kwechiratidzo, ayo anowanzoda inorema kurongeka. Tsvagiridzo inoenderera mberi pamusoro pezvakasiyana-siyana zvinozivikanwa (semuenzaniso, kuisa zvidimbu pamatunhu ane ruzivo), token-level kusanganisa kwevanoshandura, uye mawedzero kune odhiyo, zvinyorwa, uye 3D data. Tarisira nzira dzekusanganisa kuti urambe uri mutengo wakaderera wekusimudzira huroyi, kuenzanisa, uye kusimba sezvo zvivakwa zvinokura zvakanyanya-nzara yedata.

Real-World Implementation

Kudzidzisa ImageNet classifiers neCutMix kusimudza yepamusoro-1 kunyatsoita uye kugadzirisa nzvimbo yezvinhu.

Kushandisa Mixup kunatsiridza modhi calibration saka zvakafanotaurwa zvakavanzika zvirinani kuenzanisa chokwadi chaicho.

Kunyanya kushandura maonero ekushandura (semuenzaniso, DeiT) ine yakasanganiswa Mixup uye CutMix kudzidzisa pane shoma data.

Kuwedzera kusimba kuhuwori hwemufananidzo uye kunze-kwe-kugovera zvigadzirwa mukuchengetedza-yakakosha kuona masisitimu.

Maitiro Ekuita

Mixup uye CutMix Augmentation mukuita

Kudzidzisa ImageNet classifiers neCutMix kusimudza yepamusoro-1 kunyatsoita uye kugadzirisa nzvimbo yezvinhu.

Kudzidzira ImageNet classifiers neCutMix kusimudza yepamusoro-1 kunyatsoita uye kunatsiridza kugarisana kwezvinhu Zvikwata zvinowanzowana mhedzisiro iri nani pazvinenge zvichitsanangudza zvikumbaridzo zvemhando yepamusoro, chengetedza nzira yekukwira kwevanhu yemakesi emupendero, uye kuteedzera zvese zvakawanikwa zvechigadzirwa uye mutengo wekukanganisa nekufamba kwenguva.

Mixup uye CutMix Augmentation mukuita

Kushandisa Mixup kunatsiridza modhi calibration saka zvakafanotaurwa zvakavanzika zvirinani kuenzanisa chokwadi chaicho.

Kushandisa Mixup kuti uvandudze modhi calibration saka zvakafanotaurwa zvakavanzika zvirinani kuenzanisa chokwadi chechokwadi Matimu anowanzo kuwana mhedzisiro iri nani kana achinge atsanangura emhando yepamusoro kumberi, chengetedza nzira yekukwira kwevanhu yemakesi ekumucheto, uye kuteedzera zvese zvakawanikwa zvechigadzirwa uye mutengo wekukanganisa nekufamba kwenguva.

Mixup uye CutMix Augmentation mukuita

Kunyanya kushandura maonero ekushandura (semuenzaniso, DeiT) ine yakasanganiswa Mixup uye CutMix kudzidzisa pane shoma data.

Kunyanya kushandura maonero ekuchinja (semuenzaniso, DeiT) ine yakasanganiswa Mixup uye CutMix kudzidzisa pane shoma data Matimu anowanzo kuwana mhedzisiro iri nani kana achinge atsanangura emhando yepamusoro kumberi, chengetedza nzira yekukwira kwevanhu yemakesi emupendero, uye kuteedzera zvese zvakawanikwa zvechigadzirwa uye mutengo wekukanganisa nekufamba kwenguva.

Mixup uye CutMix Augmentation mukuita

Kuwedzera kusimba kuhuwori hwemufananidzo uye kunze-kwe-kugovera zvigadzirwa mukuchengetedza-yakakosha kuona masisitimu.

Kuwedzera kusimba kuhuwori hwemifananidzo uye kunze-kwe-kugovera zvigadzirwa mukuchengetedza-yakakosha kuona masisitimu Matimu anowanzo kuwana mibairo iri nani kana achinge atsanangura hunhu hwepamberi, chengetedza nzira yekukwira kwevanhu yemakesi emupendero, uye kuteedzera zvese zvakawanikwa zvechigadzirwa nemitengo yekukanganisa nekufamba kwenguva.

Njodzi & Guardrails

!

Kugadzirisa imwe bhenji kunogona kuvanza yakafara system kushaya simba.

!

Infrastructure uye mari yekugadzirisa inowanzotarisirwa pasi.

!

Chengetedzo uye kucherechedzwa mapundu anogona kukura sezvo masisitimu anowedzera kuoma.

Implementation Roadmap

1

Tsanangura latency, mhando, uye mutengo zvinangwa usati waitwa.

Tsanangura latency, mhando, uye mutengo zvinangwa usati waitwa. Bata nhanho yega yega segedhi rehumbowo: kana maitiro asina kusangana, imbomira kuburitsa, vhara gaka, uye wobva wawedzera kushandiswa.

2

Benchmark pasi pechokwadi mutoro uye data mamiriro.

Benchmark pasi pechokwadi mutoro uye data mamiriro. Bata nhanho yega yega segedhi rehumbowo: kana maitiro asina kusangana, imbomira kuburitsa, vhara gaka, uye wobva wawedzera kushandiswa.

3

Chishandiso chekutarisa zvikanganiso, kudonha, uye mushandisi maitiro.

Chishandiso chekutarisa zvikanganiso, kudonha, uye mushandisi maitiro. Bata nhanho yega yega segedhi rehumbowo: kana maitiro asina kusangana, imbomira kuburitsa, vhara gaka, uye wobva wawedzera kushandiswa.

4

Gadzirira nzira dzekudzosera kumashure uye dzezviitiko usati wawedzera.

Gadzirira nzira dzekudzosera kumashure uye dzezviitiko usati wawedzera. Bata nhanho yega yega segedhi rehumbowo: kana maitiro asina kusangana, imbomira kuburitsa, vhara gaka, uye wobva wawedzera kushandiswa.

Ramba Uchiongorora