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通过将数据平滑与标签平滑耦合实现鲁棒分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究通过训练时增强技术提高深度神经网络的泛化能力和准确性。研究者提出了一种新方法，将数据增强与标签平滑相结合，以提高预测的标签置信度。该方法简单且开销微小，在CIFAR和TinyImageNet数据集上证明了其改进的鲁棒性和不确定性量化能力。
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关键要点
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该研究通过训练时增强技术提高深度神经网络的泛化能力和准确性。
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研究者提出了一种新方法，将数据增强与标签平滑相结合。
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该方法旨在提高预测的标签置信度。
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方法实施简单，开销微小，可以与现有增强技术结合。
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在CIFAR和TinyImageNet数据集上证明了其改进的鲁棒性和不确定性量化能力。
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