Mix-match 数据增强是一种通过组合多个现有数据样本中的元素来创建新训练样本的技术。 与旋转或翻转等修改单个图像的基本增强不同，mix-match 混合来自两个或多个输入的特征或标签以生成合成数据。 例如，在图像分类中，这可能涉及混合来自两个图像的像素值并平均它们的标签。 目标是使模型暴露于类之间的中间模式，鼓励它们更好地泛化，而不是记住严格的边界。 当训练数据有限或类分布不平衡时，此方法特别有用。
一个常见的实现包括三个步骤：选择样本、混合特征和调整标签。 假设您有两个图像，A（狗）和 B（猫）。 Mix-match 可能会采用其像素值的加权平均值（例如，图像 A 的 70% 和图像 B 的 30%），并分配相应的混合标签（例如，对于二分类问题，为 [0.7, 0.3]）。 在 TensorFlow 或 PyTorch 等框架中，这可以通过随机配对批次中的样本、生成混合比率（通常使用 beta 分布）并应用混合来实现。 对于时间序列或文本数据，类似的逻辑适用——来自不同来源的序列片段或 token 嵌入可以组合。 关键是确保标签反映每个原始样本的比例贡献，以避免误导模型。
mix-match 的主要好处是提高了模型的鲁棒性。 通过在插值示例上进行训练，模型可以学习更平滑的决策边界，并且对异常值不那么敏感。 例如，在医学成像中，混合健康和患病组织区域可能有助于模型识别病情的渐变。 但是，该技术需要仔细调整：过度激进的混合（例如，50-50 分割）可能会创建不真实的数据，而保守的比率（例如，95-5）提供的收益最小。 开发人员应该尝试混合策略（例如，使用 α=0.4 的 beta 分布进行柔和的混合）并验证保留数据上的性能。 像 imgaug 库这样的工具提供了内置的 mix-match 功能，但是使用矩阵运算和标签加权的自定义实现很简单。