8 역주 Cutout은 훈련 데이터셋에 있는 이미지의 일부 영역을 마스킹하여 합성곱 신경망의 성능을 높이는 규제 기법으로 다음 논문에서 제안했습니다. Terrance DeVries et al. “Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout” (2017), https://arxiv.org/abs/1708.04552v2

9 역주 CutMix는 Cutout과 Mixup을 혼합한 형태로 생각할 수 있습니다. 이미지에서 일부 영역을 잘라낸 다음 다른 이미지에서 해당 부위의 영역을 가져와 붙입니다. Sangdoo Yun et al. “CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features” (2019), https://arxiv.org/abs/1905.04899