CIFAR-10数据集应用：快速入门数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度

作者｜Ta-Ying Cheng，牛津大学博士研究生，Medium技术博主，多篇文章均被平台官方刊物Towards Data Science收录

翻译｜颂贤

深度学习蓬勃发展的这几年来，图像分类一直是最为火热的领域之一。传统上的图像识别严重依赖像是扩张/侵蚀或者是频域变换这样的处理方法，但特征提取的困难性限制了这些方法的进步空间。

现如今的神经网络则显著提高了图像识别的准确率，因为神经网络能够寻找输入图像和输出标签之间的关系，并以此不断地调整它的识别策略。

然而，神经网络往往需要大量的数据进行训练，而优质的训练数据并不是唾手可得的。因此现在许多人都在研究如何能够实现所谓的数据增强（Data augmentation） ，即在一个已有的小数据集中凭空增加数据量，来达到以一敌百的效果。

本文就将带大家认识一种简单而有效的数据增强策略Mixup，并介绍直接在PyTorch中实现Mixup的方法。

为什么需要数据增强？

神经网络架构内的参数是根据给定的数据进行训练和更新的。但由于训练数据只覆盖了某一部分可能数据的分布情况，网络很可能就会在分布的“能见”部分过度拟合。

因此，我们拥有的训练数据越多，理论上就越能覆盖整个分布的情况，这也正是为什么以数据为中心的AI（data-centric AI）非常重要。当然，在数据量有限的情况下，我们也并不是没有办法。通过数据增强，我们就可以尝试通过微调原有数据的方式产生新数据，并将其作为“新”样本送入网络进行训练。

什么是Mixup？

图1：Mixup的简易演示图

假设我们现在要做的事情是给猫和狗的图片做分类，并且我们已经有了一组标注好了是猫是狗的数据（例如[1, 0] -> 狗, [0, 1] -> 猫），那么Mixup简单来说就是将两张图像及其标签平均化为一个新数据。

具体而言，我们可以用数学公式写出Mixup的概念：