论文动机
神经网络训练需要海量的人工标注数据集，一般的数据增广方式是裁剪、翻转以及旋转、尺度变化。之前在 arXiv 上看到过 IBM的一篇文章 SamplePairing：针对图像处理领域的高效数据增强方式，该论文主要是关于数据增强方式，没有公式没有网络架构，只通过简单的相加求平均值方式。
而在最近公布的 ICLR 2018 入围名单中，另一篇数据增广相关论文脱颖而出，而 SamplePairing 出局。仔细阅读 Mixup 的论文，发现它其实是对 SamplePairing 的更进一步延伸。
名词解释
Empirical Risk Minimization (ERM)：机器学习的经验风险最小化，ERM 策略认为，经验风险最小化的模型是最优化的模型。可参照李航的《统计学习方法》[1] 进行理解。
Βeta分布：既然概率论中的贝塔分布，是指一组定义在是指一组定义在（0，1）区间的连续概率分布，有两个参数 α 和 β。论文中 α 和 β 相等。Βeta 分布的定义、概率密度函数和性质可参考 PRML [2]。
为了理解 Beta 分布，使用 Python 可视化 Beta 的模型。论文选择的超参数是 α=0.2 和 0.4，此处主要观察 α 变化对应的概率分布变化。
from scipy.stats import beta
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 100)
a_array = [1,0.5 ,0.1 ,0.2, 0.01,0.001]
for a in a_array:
plt.plot(x, beta.pdf(x, a, a), lw=1, alpha=0.6, label='a=' + str(a) + ',b=' + str(a))
plt.legend(frameon=False)
plt.show()
从上图可以看出，α 趋近于 0 时，概率分布趋近于 x-0 和 x=1 两种情况，在论文中代表 ERM。
模型细节
SamplePairing
SamplePairing 的实现很简单，两幅图片直接像素相加求平均，监督的 label 不变。但是在训练过程中，先用 ILSVRC 数据集普通数据增广方式，完成多个 epoch 后间歇性禁止 SamplePairing，在训练损失函数和精度稳定后，禁止 SamplePairing 进行微调。
个人认为相当于随机引入噪声，在训练样本中人为引入误导性的训练样本。
mixup
△ mixup实现公式、Python源代码和可视化实现
其中 (xi, yi) 和 (xj, yj) 是训练集随机选取的两个数据，λ ∈ [0,1]，λ ∼ Beta(α,α)。
mixup 扩展训练集分布基于这样的先验知识：线性特征向量的混合导致相关目标线性混合。混合超参数 α 控制特征目标之间的插值强度，α→0 时表示 ERM。
mixup 模型实现方式简单，PyTorch 7 行代码即可实现。上图中的可视化表明，mixup 导致决策边界模糊化，提供更平滑的预测。
实验
论文的实验过程很丰富，包括 CIFAR-10，CIFAR-100，和 ImageNet-2012，随机噪音测试，语音数据，facing adversarial examples 黑盒攻击和白盒攻击，UCI 数据集，以及稳定训练 GAN 网络。
讨论
论文提出，在训练过程中，随着 α 增加，训练误差越来越大，而在验证验证集测试中泛化误差反而减少。这与论文提出的假设相同：mixup 隐含控制模型的复杂度。但是论文没有提出 bias-variance trade-off 的理论解释。
论文提出一些进一步探索的可行性：
- mixup 是否可以应用在其他监督学习问题，比如回归和结构化预测。mixup 可能在回归问题容易实现，结构化预测如图像分割等问题，实验效果不明显。
- mixup 是否可以用于半监督学习、无监督学习或强化学习。当然作者是假设，希望有后来者证明 mixup 是理论可行的。
mixup 来自 MIT 和 Facebook AI Research。ICLR 是双盲评审，官网上的匿名评审意见普遍认为 mixup 缺乏理论基础，但是实验效果具有明显优势。笔者个人认为在 mixup 基础上，还有很多坑可以填。
原文发布时间为：2018-03-6
本文作者：陈泰红
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