どのようにAdAutomixupは他の画像分類手法と比較して異なる結果をもたらしますか
AdAutomixupは、他の画像分類手法と比較して異なる結果をもたらします。具体的には、AdAutomixupは敵対的学習ポリシーを使用して混合されたサンプルを生成し、ターゲットネットワークの損失を増加させるように設計されています。これにより、ターゲットネットワークが困難なサンプルでトレーニングされ、汎化性能が向上します。また、AdAutomixupでは複数の入力画像を処理することが可能であり、既存の手法よりも多様な混合サンプルを生成することができます。