BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-02T00:00:00Z 使用核变形函数为数据定制混合策略 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 DoubleMix是一种插值数据增强方法，通过在神经模型的隐藏空间中进行插值和学习“偏移”特征来提高模型的鲁棒性。该方法在六个文本分类基准数据集上优于其他流行的文本增强技术，并且在低资源情况下也能保持性能的提升。 🏷️ 标签 DoubleMix 函数 插值数据增强 文本分类 神经模型 鲁棒性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
