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Out-of-Distribution Generalization in Image Classification with Controllable Data Augmentation
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内容提要
本文介绍了一种名为OOD-GMixup的方法，用于解决图分类问题中的分布差异。该方法通过调控度量空间中的训练分布，并通过消除杂乱相关和生成虚拟样本来度量和控制分布偏差。实验证明，该方法在几个真实世界的图分类数据集上优于现有方法。
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关键要点
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OOD-GMixup是一种用于解决图分类问题中的分布差异的方法。
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该方法通过调控度量空间中的训练分布来解决训练和测试数据的选择偏差。
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OOD-GMixup消除杂乱相关并生成虚拟样本，以度量和控制分布偏差。
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实验结果显示，该方法在多个真实世界的图分类数据集上优于现有方法。
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