正则化方法：Cutout、Random erasing

1、简介

Cutout是一种新的正则化方法。在训练时随机把图片的一部分减掉，这样能提高模型的鲁棒性。它的来源是计算机视觉任务中经常遇到的物体遮挡问题。通过cutout生成一些类似被遮挡的物体，不仅可以让模型在遇到遮挡问题时表现更好，还能让模型在做决定时更多地考虑环境(context)。

2、Cutout实现

import torch
import numpy as npclass  Cutout(object):"""Randomly mask out one or more patches from an image.Args:n_holes (int): Number of patches to cut out of each image.length (int): The length (in pixels) of each square patch."""def __init__(self, n_holes, length):self.n_holes = n_holesself.length = lengthdef __call__(self, img):"""Args:img (Tensor): Tensor image of size (C, H, W).Returns:Tensor: Image with n_holes of dimension length x length cut out of it."""h = img.size(1)w = img.size(2)mask = np.ones((h, w), np.float32)for 

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