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。

该文介绍了一种名为DoubleMix的插值数据增强方法，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。