ICLR 2020： AugMix改善鲁棒性和不确定性

AugMix A Simple Method to Improve Robustness and Uncertainty - ICLR 2020 ICLR，全称 International Conference on Learning Representations，中文译名为「国际学习表征会议」。该会议由 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办，2013 年召开了首次会议。 众所周知，数据的应用表征对于机器学习的性能有着重要影响。表征学习的迅猛发展也伴随着不少问题，比如我们如何更好地从数据中学习更具含义及有效的表征。我们对这个领域展开了探索，包括了深度学习、表征学习、度量学习、核学习、组合模型、非常线性结构预测及非凸优化等问题。尽管表征学习对于机器学习及包括视觉、语音、音频及 NLP 领域起着至关重要的作用，目前还缺乏一个场所，能够让学者们交流分享该领域所关心的话