[论文翻译]mixup：超越经验风险最小化

大型深度神经网络虽然强大，但存在记忆化、对抗样本敏感等不良行为。本文提出mixup这一简单学习原则来缓解这些问题。本质上，mixup通过对样本及其标签的凸组合来训练神经网络，从而促使网络在训练样本之间表现出简单的线性行为。我们在ImageNet-2012、CIFAR-10、CIFAR-100、Google commands和UCI数据集上的实验表明，mixup能提升前沿神经网络架构的泛化能力。同时发现mixup可减少对错误标签的记忆、增强对抗样本的鲁棒性，并稳定生成对抗网络(GAN)的训练。