Mixup
mixup介绍
paper: mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION -- ICLR2018
link: https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf
该论⽂提出的Mixup的核⼼公式为：
其中xi,yi和xj,yj都是从训练集中随机选择的，其中lambda取值于beta分布，范围为0-1。
y是one-hot标签，⽐如yi的标签为[0,0,1]，yj的标签为[1,0,0]，此时lambda为0.2，那么此时的标签就变为0.2*[0,0,1] + 0.8*[1,0,0] = [0.8,0,0.2]，其实Mixup的⽴意很简单，就是通过这种混合的模型来增强模型的泛化性
pytorch代码
该论⽂仅仅在CV数据集上做了⼤量实验证明其有效性，⽽在NLP上并没有实验。
wordMixup 和 senMixup
paper: Augmenting Data with Mixup for Sentence Classification: An Empirical Study -- 2019 arxiv
这篇论⽂估计验证了两种Mixup⽅法分别在word层⾯和sentence层⾯。
wordMixup
就是在word embedding之后，对本身copy⼀份并shuffle，词对应做处理：
senMixup
就是在信息整合后的sentence embedding之后，进⾏mixup：
其中k为第k个维度。
实验
为了实验的充分，本⽂提出了四种embedding⽅法进⾏对⽐：
RandomTune: 随机⽣成词向量且可以finetune
RandomFix: 随机⽣成词向量且不可以finetune
PretrainTune: 预训练词向量且可以finetune
PretrainFix: 预训练词向量且不可以finetune
⽆论怎样的配置，都是有效果的。
Manifold Mixup
Manifold Mixup: Better Representations by Interpolating Hidden States -ICML2019 link: https://arxiv.org/pdf/1806.05236.pdf
code: https://github.com/vikasverma1077/manifold_mixup
该论⽂提出的⽅法其实主要就是四个步骤：
在包括输⼊层在内的所有层中随机选取⼀个k层；
使⽤两组不同的数据前向传播到k层，然后对这两组隐层进⾏Mixup得到新的融合向量和新的label；
对新的向量继续向后⾯的层传播，直到输出预测值；
计算预测值和合成的新的label的损失，反向传播。
Input Mixup为最原始的Mixup，即在输⼊端进⾏Mixup。
该作者也得出了⼀些结论：Manifold Mixup⽐Input Mixup更加容易收敛， 原因是Input Mixup会导致模型⽋拟合，⽽在更深层进⾏Mixup才能是训练更好的拟合。
Mixup-Transformer
paper: Mixup-Transformer: Dynamic Data Augmentation for NLP Tasks -COLING2020
link: https://arxiv.org/pdf/2010.02394.pdf
这篇⽂章的主要贡献就是：
第⼀次提出在基于transformer上做Mixup
得出数据量越⼩性能提⾼的幅度越⾼的结论
TMix
paper: MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification -- ACL2021
link: https://arxiv.org/pdf/2004.12239.pdf
code: https://github.com/GT-SALT/MixText
这篇⽂章提出⼀种MixText⽅法⽤于半监督⽂本分类，其中使⽤的数据增强⽅法命名为TMix。
TMix就是通过两个不同的x经过m层隐层，然后通过Mixup的传统⽅法将两个hidden融合到⼀起，然后⼀起经过剩下的隐层，最终和融合后的标签y进⾏求loss。
该⽂剩下的是TMix如何应⽤到半监督中（MixText）
SeqMix
paper: SeqMix: Augmenting Active Sequence Labeling via Sequence Mixup -- EMNLP2020
link: https://arxiv.org/pdf/2010.02322.pdf
code: https://github.com/rz-zhang/SeqMix
之前的⽅法主要⽤在句⼦层⾯的分类，但是在其他基于字词or短语层⾯任务⽐如 NER上，就显现不出它的优势了，所以这篇⽂章主要解决了Mixup在subsequence的⼀种解决⽅案。
本⽂提出的⽅案是上述图中间的⽅法Sub-sequence Mixup。
其中，有⼏个重要的参数需要说明⼀下:
s: sub-sequence的⻓度⼤⼩
n: 该sub-sequence中有⽤标签（o为⽆意义标签）数据量
r: 选取数据集⽐例
alpha: Mixup的分布Beta参数
具体方法流程
获取2个input: sequence i 和 j;
通过设定的超参数，分别从2个sequence中获取两个⽚段；
通过Beta分布获取融合参数lambda，通过Mixup⽅法并⽣成新的embedding以 及新的label；
选取新的embedding附近距离最近的⼀个token作为新⽣成的sequence；
分别将新⽣成的sequence替换回初始的2个sequence，通过句⼦困惑度判断哪个句⼦符合要求并放到训练集中参与训练。
SSMix
SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification -- ACL2021
link: https://arxiv.org/pdf/2106.08062.pdf
code: https://github.com/clovaai/ssmix
SSMix⽅法在⽂本input上通过巧妙的⽅法进⾏mixup，⽽不像前⾯⼤部分使⽤在 hidden层上。该⽅法在保留⼤部分重要token的前提下基于⼀些信息替换⼀个新的 span进来。如下图所示：
如何获取重要token的具体数值呢？本⽂采⽤的是2013年Simonyan结合2016年Li等提出的基于梯度(Gradient-based)的⽅法，这⾥就是通过计算input的embedding(e)的导数来表示该token的重要程度s(saliency scores)，这⾥采⽤的是L2计算⽅式：
然后在sentence A中选取最不重要的⼀个span来被sentence B中最重要的相同的⻓ 度的span进⾏替换，这⾥使⽤两者必须要有相同⻓度的span是为了防⽌⼀系列不必要的麻烦。其中，该span⻓度的计算⽅法为（其中alpha为原始Mixup⾃带的）：
然⽽，新的label却是不⼀样的计算⽅法，这⾥设置alpha为：len(span_B) / len(\hat{x})，最终获得新的label：
总体的计算公式为：
参考资料
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