混合样本检测_多组学数据整合分析「建议收藏」

论文：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization

混合样本数据增强（Mixed Sample Data Augmentation，MSDA）是一种数据增强技术，旨在让模型更好地泛化到未见过的样本，提高模型的鲁棒性。MSDA通过将不同的样本混合在一起进行训练【将同一数据集中的不同样本进行混合，得到新的训练批次，如果想要混合来自不同数据集的样本进行训练，则需要进行跨数据集混合（Cross-dataset Mixed Sample Data Augmentation，CDMSDA），这是一种更为复杂的数据增强技术，需要解决数据标签不同、数据分布不同等问题。】，生成新的、更丰富的训练数据。

具体来说，MSDA可以分为以下几个步骤：

1. 随机选择两个或多个不同的数据样本。

2. 对于每个样本，随机应用一个或多个数据增强操作（如随机裁剪、随机旋转、颜色扰动等），得到增强后的样本。

3. 将增强后的样本按照不同的比例混合在一起，形成一个新的训练批次。混合的比例可以根据不同的任务和数据集进行调整。

4. 使用混合数据进行训练，并更新模型参数。

MSDA的核心思想是通过将不同的数据样本混合在一起训练，使得模型对于不同的输入有更好的适应能力。实际上，MSDA也可以看作是一种类似于Mixup的正则化方法，可以有效减少模型的过拟合问题。此外，MSDA还可以提高数据集的多样性，进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性。

需要注意的是，MSDA也存在一些潜在的问题，如混合数据时可能会存在不合理的样本组合，从而导致训练偏差或性能下降。因此，在实践中，需要根据具体情况选择合适的MSDA策略，并进行有效监测和调整。

Formulation

In mixup, the virtual training feature-target samples are produced as,

x˜ = λxi + (1 − λ)xj
y˜ = λyi + (1 − λ)yj

where (xi, yi) and (xj, yj) are two feature-target samples drawn at random from the training data, λ∈[0, 1].  

The mixup hyper-parameter α controls the strength of interpolation between feature-target pairs and λ∼Beta(α, α).

其中(xi，yi)和(xj，yj)是从训练数据中随机抽取的两个特征目标样本，λ∈[0，1]。

混合超参数α控制特征-目标对和λ∞β(α，α)之间的插值强度。

 github地址以及论文地址：GitHub – JasonZhang156/awesome-mixed-sample-data-augmentation: A collection of awesome things about mixed sample data augmentation

Mixup算法的核心思想是按一定的比例随机混合两个训练样本及其标签。这种混合方式不仅能够增加样本的多样性，并且能够使不同类别的决策边界过渡更加平滑，减少了一些难例样本的误识别，模型的鲁棒性得到提升，训练时也比较稳定。下图展示了基于Mixup算法的training pipeline，

受Mixup算法思想的启发，大量MSDA算法涌现出来，包括结合Mixup和mask，对Mixup方法进行Adaptive学习等。目前，MSDA相关算法主要应用在分类任务中，其中图像分类相关论文居多。但是，不同领域的研究者也在尝试mixup方法和本领域任务的结合，比如NLP、Semi-supervised Learning、GAN等领域。
 

代码：

### mix two images
class MixUp_AUG:
    def __init__(self):
        self.dist = torch.distributions.beta.Beta(torch.tensor([1.2]), torch.tensor([1.2]))

    def aug(self, rgb_gt, rgb_noisy):
        bs = rgb_gt.size(0)
        indices = torch.randperm(bs)  # 返回bs个(0,bs-1)的随机整数组成序列
        rgb_gt2 = rgb_gt[indices]
        rgb_noisy2 = rgb_noisy[indices]

        lam = self.dist.rsample((bs,1)).view(-1,1,1,1).cuda()  # ([bs, 1, 1, 1])

        rgb_gt    = lam * rgb_gt + (1-lam) * rgb_gt2
        rgb_noisy = lam * rgb_noisy + (1-lam) * rgb_noisy2

        return rgb_gt, rgb_noisy

参考：混合样本数据增强（Mixed Sample Data Augmentation）_z小白的博客-CSDN博客_混合样本数据增强

GitHub – JasonZhang156/awesome-mixed-sample-data-augmentation: A collection of awesome things about mixed sample data augmentation

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