【论文阅读笔记】Imporved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout

论文总结   本文的方法名为cutout，是一种数据增强的方法，主要应用于分类任务中。   cutout的实现方法为，在图像中随机选取一个点作为中心点，覆盖一个固定大小的方形zero-mask。mask的大小是一个超参数，在文中是通过网格搜索得到的长度。mask区域可以在图像外。 论文介绍   cutout方法提出的出发点是作为一个正则化方法，防止CNN过拟合。cutcout方法很简单，就是在训练

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