SLACK: Stable Learning of Augmentations with Cold-Start and KL Regularization
Author:
Affiliation:
1. Univ. Grenoble Alpes,Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK
2. NAVER LABS Europe
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10203037/10203050/10204003.pdf?arnumber=10204003
Reference31 articles.
1. Non-convex bilevel games with critical point selection maps;Arbel;preprint,2022
2. Autoaugment: Learning augmentation policies from data;Cubuk;arXiv preprint,2018
3. Randaugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space
4. ImageNet: A large-scale hierarchical image database
5. Improved regularization of convolutional neural networks with cutout;DeVries;arXiv preprint,2017
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