模型修补：模型修补：通过数据增强弥合子组的性能差距

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更新时间：2021-02-18 05:54:44
Python 模型修补：通过数据增强弥合小组性能差距 模型修补：通过数据增强弥合小组性能差距Karan Goel *，Albert Gu *，Li Yixuan Li，ChristopherRé 斯坦福大学论文： : 博客： ： 抽象的。 部署时，机器学习中的分类器通常很脆弱。 特别令人关注的是在一类特定亚组上表现不一致的模型，例如，在存在或不存在伪造绷带的情况下，皮肤癌的分类存在差异。 为了缓解这些性能差异，我们引入了模型修补程序，这是一个用于提高鲁棒性的两阶段框架，该框架鼓励模型对于子组差异保持不变，并关注子组共享的类信息。 模型修补首先在一个类中对子组特征进行建模，并学习它们之间的语义转换，然后使用数据增强训练分类器，以故意操纵子组特征。 我们使用CAMEL实例化模型修补，该模型修补（1）使用CycleGAN来学习类内部，子组间的扩充，以及（2）使用理论上有动机的子组一致性正则化器（伴