augmentation手法であるmixupが非常にシンプルな手法だったので試してみました。augmentation手法の1つです。y_2$はone-hot表現のベクトルになっているものとします。X_2$は任意のベクトルやテンソルです。\alpha)$からのサンプリングにより取得し、$\alpha$はハイパーパラメータとなります。y_2$も混合してしまう点です。この定式化の解釈の参考記事:http://www.inference.vc/mixup-data-dependent-data-augmentation/実装ジェネレータとして実装します。next(training_generator)で学習用のバッチが取得できます。CIFAR-10データセットを利用してmixupした例です。2枚の画像がアルファ合成されたような画像が出力されます。Kerasであれば、ジェネレータをそのまま学習する関数に渡してあげれば学習することができます。callbacks=callbacks)Kerasには、画像をランダムにスケーリングしたり、シフトしたりしてくれる便利なImageDataGeneratorがあり、これと組み合わせることもできます。datagen=datagen)()このケースでは、まずmixupされたデータが作成され、その後ImageDataGeneratorによりランダムな変換が加えられます。実験結果Kerasのサンプルのcifar10_resnet.pyを少しいじって実験してみました。0.91171回のみの試行ですが、効果はありそうです。Erasingのほうが画像ドメインでは効果がありそうな印象ですが、組み合わせてみるのも面白いかもしれません。upLoginユーザーは見つかりませんでした。