arXiv stat.ML· Jiaming Hu, Yeping Jin, Debarghya Mukherjee, Ioannis Ch. Paschalidis·· 10 小时前AI 评分22
DRO-Augment：用 Wasserstein 分布鲁棒优化改善 Mixup 校准
Improving Mixup Calibration with Wasserstein Distributionally Robust Optimization
AI 导读
针对 Mixup 数据增强中"鲁棒性提升但校准误差（ECE）显著增大"的权衡问题，研究者提出 DRO-Augment，将 Wasserstein 分布鲁棒优化（W-DRO）与多种 Mixup 策略结合，在 CIFAR-10、CIFAR-100、CIFAR-10-C 和 CIFAR-100-C 上大幅降低 ECE，同时基本保持损坏数据准确率。
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