Out-of-Distribution Generalization in Image Classification with Controllable Data Augmentation
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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