深度学习刷SOTA有哪些trick？

MLNLP ( 机器学习算法与自然语言处理 )社区是国内外知名自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流，特别是初学者同学们的进步。本文转载自 | 极市平台作者 | 战斗系牧师@知乎来源 | https://www.zhihu.com/question/540433389/answer/25515178861『首先是数据增广的tricks』0、Flip、RandomFlip（随机翻转）翻转，是最实在的，最基础的数据增广方法，简单，但是最有效。1、cutout（裁剪）随机删除图像中的一个矩形区域，可以得到较好的训练结果，其实类似于dropout的操作2、mixup （混合提升）mixup的作用是使得对数据的理解更具有线性化，破除由于数据分布不均匀，带来的误差。3、mosaic（随机马赛克增强）极大丰富了检测物体的背景 ………………………………