Manifold Mixup: Better Representations by Interpolating Hidden States

• 类型：arxiv
• 标识：1806.05236
• 链接：https://arxiv.org/abs/1806.05236
• 主题：database
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：478
• 被引来源：OpenAlex
• S2被引：39
• OpenAlex被引：478
• 影响力被引：3
• TLDR：Manifold Mixup achieves large improvements over strong baselines in supervised learning, robustness to single-step adversarial attacks, semi-supervised learning, and Negative Log-Likelihood on held out samples.
• OpenAlex ID：W2921861056
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.1806.05236
• DOI：10.48550/arxiv.1806.05236
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/1806.05236
• OpenAlex更新：2026-08-19
• 待LLM分类：否
• 成熟度：research
• 场景：regularization、representation-learning、robustness
• 标题中文：Manifold Mixup：通过插值隐藏状态获得更好的表示
• TLDR中文：Manifold Mixup 在监督学习、对单步对抗攻击的鲁棒性、半监督学习以及留出样本的负对数似然（NLL）上，相较强基线均取得了大幅提升。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]