データ拡張のために2枚の画像を合成する方法。
mixupは、2つの訓練サンプルのペアを混合して新たな訓練サンプルを作成するdata augmentation手法の1つです。
具体的には、データとラベルのペア(X1,y1), (X2,y2)から、下記の式により新たな訓練サンプル(X,y)を作成します。ここでラベルy1,y2はone-hot表現のベクトルになっているものとします。X1,X2は任意のベクトルやテンソルです。
X=λX1+(1−λ)X2
y=λy1+(1−λ)y2
ここでλ∈[0,1]は、ベータ分布Be(α,α)からのサンプリングにより取得し、αはハイパーパラメータとなります。特徴的なのは、データX1,X2だけではなく、ラベルy1,y2も混合してしまう点です。
