这是名为 Mixup-CIFAR10 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 mixup-cifar10sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 Mixup-CIFAR10 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
Mixup-CIFAR10
描述：
mixup-cifar10 是“mixup：超越经验风险最小化”（Zhang 等人，ICLR 2018）的官方 PyTorch 实现。mixup 是一篇介绍 mixup 的基础论文，它是一种用于训练深度神经网络的简单但强大的数据增强技术。mixup 的核心思想是通过对输入样本及其标签对进行凸组合来生成合成训练样本。通过对数据和标签进行插值，模型可以学习到更平滑的决策边界，并对噪声和对抗样本具有更强的鲁棒性。该代码库针对 CIFAR-10 数据集实现了 mixup，展示了其在提升神经网络泛化能力、稳定性和校准性方面的有效性。该方法充当正则化器，鼓励样本间特征空间的线性行为，从而有助于减少过拟合并提升对未知数据的性能。
功能
- 简单、易于扩展的代码库，用于研究和实验
- 根据 ICLR 2018 原始出版结果
- 兼容 PyTorch 和 GPU 加速训练
- 在泛化和稳健性方面表现出显著的进步
- 在输入和标签的凸组合上训练神经网络
- CIFAR-10 分类的混合数据增强实现
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。