神经网络正则化技术

Manifold Mixup 是一种正则化技术，旨在通过鼓励神经网络在流形上进行有意义的插值，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。它通过促进更平滑的决策边界来减少过拟合，并增强模型对对抗样本的防御能力。该技术可以应用于各种神经网络架构，并能无缝集成到现有的训练流程中。