ChainerでCutMix実装
CutMixをChainerで実装してCifar-10で実験してみました。
割と無理やりなコードなのでそのうちちゃんと書き直したいと思います...
CutMixについて
論文：https://arxiv.org/abs/1905.04899
他の画像を切り取って重ねる新しめData Augmentation。（ラベル処理は多分Mixupと一緒） CutoutとMixup組み合わせたような手法。
x_A（学習画像）とx_B（貼り付ける画像）を用意して貼り付ける（以下の式）。
難しく見えるがただ他の画像を切り抜いて貼り付けているだけ。
また貼り付ける画像の大きさは以下の式で決まる。
λ∈[0,1]は、ベータ分布Beta(α,α)からのサンプリングにより取得する。
αはハイパーパラメータなので自由に設定できる。
以下はベータ分布図。
ラベルも以下の式のように足し合わせる。
まとめると以下の画像のようになる。
以下Mixup、Cutout、CutMixの比較（論文より）
結果
ResNet50モデルを使いました またα=0.2のみで試しています。
ResNet50(resize, random_rotate, random_flip)
validation accuracy : 0.78291ResNet50(Manifold Mixup + resize, random_rotate, random_flip)
validation accuracy : 0.814062ResNet50(CutMix)
validation accuracy : 0.833285
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