TL;DR:
ラベル付き画像が少ないとき、MixUpという「画像を混ぜるテクニック」が驚くほど効きます。過学習防止にも効果あり!


MixUpとは?

pythonコピーする編集する# 画像A, B とそのラベル yA, yB を使って
lam = 0.7  # 混合比率
mixed_image = lam * imageA + (1 - lam) * imageB
mixed_label = lam * yA + (1 - lam) * yB

➡ 「2 つの画像とラベルを線形合成」して学習することで、
中間的なデータをモデルに学習させる技術。


なにが嬉しいの?

メリット内容
🎯 少量データでも汎化しやすいデータの“間”を補完するので、決定境界が自然に
🛡️ ラベルノイズや過学習を防ぐ極端な特徴に引っ張られにくくなる
⚡ 実装超シンプルNumPy / PyTorch 1 行で完結可能

覚えておこう!
「少ないデータしかない」時の最強コンボは、
転移学習 × MixUp augmentation
特に分類タスクでは効果絶大です。

投稿者 kojiro777

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