数据增强：AlignMixup: Improving Representations By Interpolating Aligned Features阅读笔记AlignMixup: Improving Representations By Interpolating Aligned Features一、 先验知识二、论文内容三、实验结果参考文献
故需要进行两幅或者多幅图像的融合，当仅使用mix进行混合时仅仅只是图片简单的堆叠且得到的图片很不自然，如果采用随机混合会导致模型学习到不相关的特征（因为label也随之变化，由于混合是随机的便会导致得到的label可能不包含我们所需要的特征，训练时用label进行约束便会导致学习到不相关的特征）。下图算法讲的便是实验采用的算法，实验主要针对的是单个输入，这就导致不好使用对齐混合，作者在这里才用的是对于单个图片或者特征随机打乱其通道位置，这样便得到了多个输入。源码中也没有看到clean模式的使用。
