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A Generalized Theory of Mixup for Structure-Preserving Synthetic Data
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Tailoring Mixup to Data for Calibration
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PreMix: Addressing Label Scarcity in Whole Slide Image Classification with Pre-trained Multiple Instance Learning Aggregators
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Mixup Model Merge: Enhancing Model Merging Performance through Randomized Linear Interpolation
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VoicePrompter: Robust Zero-Shot Voice Conversion with Voice Prompt and Conditional Flow Matching
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Contrastive Learning Meets Pseudo-label-assisted Mixup Augmentation: A Comprehensive Graph Representation Framework from Local to Global
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Who's the (Multi-)Fairest of Them \textsc{All}: Rethinking Interpolation-Based Data Augmentation Through the Lens of Multicalibration
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RegMixMatch: Optimizing Mixup Utilization in Semi-Supervised Learning
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Learning Fair Robustness via Domain Mixup
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Mix from Failure: Confusion-Pairing Mixup for Long-Tailed Recognition
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Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup
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IntraMix: Intra-Class Mixup Generation for Accurate Labels and Neighbors
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Selective Volume Mixup for Video Action Recognition
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Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification
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参考链接
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