kaist1 [논문리뷰] Saliency Grafting: Innocuous Attribution-Guided Mixup with Calibrated Label Mixing (AAAI 2022) 이번에는 AAAI2022에 accept 된 Saliency Grafting: Innocuous Attribution-Guided Mixup with Calibrated Label Mixing 을 리뷰하려고 합니다. KAIST에서 게재한 내용이네요. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. Introduction 주어진 task에 충분한 데이터를 얻기 위해서 굉장히 오래걸렸다. 그래서 이러한 데이터 부족을 극복하기 위해서 주로 data augmentation을 사용해왔습니다. Data augmentation은 generalization(일반적인 classification 성능) 과 robustness를 모두 달성하는 경우도 있었다고 합니다. 기존 augmentation method는 flip, rotate등을 .. 2022. 2. 20. 이전 1 다음