数据增强(Data Augmentation)是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据,但获取大量数据成本高,但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时,模型很容易过拟合,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生:利用算法,自动增强训练数据。 方法 数据增强有一系列简单方法可供选择...
Mueller等人使用相似的策略为其句子相似性模型生成额外的10K训练数据。Wei等人也使用了这种技术作为“轻松数据增强”论文中四个随机增强集合中的一种技术。 为了实现,NLTK提供了对WordNet 的编程访问。读者也可以使用TextBlob API。此外,还有一个名为PPDB的数据库,其中包含数百万个可以通过编程方式下载和使用的短语。 词...
数据增强技术是一种通过对原始数据进行变换和扩充，生成新的训练样本，以增加数据量和多样性的方法。通过利用已有数据的特征和结构信息，数据增强技术可以创建更多、更丰富的训练样本，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。数据增强技术通常包括对数据进行旋转、缩放、裁剪、平移、翻转等操作，以及添加噪声、模糊、扭曲等处理。
图像本身的变化将有助于模型对未见数据的泛化,从而不会对数据进行过拟合。以上整理的都是我们常见的数据增强技术,torchvision中还包含了很多方法,可以在他的文档中找到:https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html 往期回顾 基础知识 【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇 【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇 【...
综上所述，数据增强技术是一项强大而有效的工具，可以帮助我们克服数据稀缺和标注成本高昂的问题。通过对原始数据进行变换和扩充，数据增强可以提高机器学习模型的性能和泛化能力。然而，需要注意的是，数据增强并非万能之策，合理选择数据增强方法是至关重要的。同时，需要根据具体任务的特点和需求来设计合适的数据增强策略...
12个常用的图像数据增强技术总结 点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集,或者换句话说,我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。
因为介绍的是数据增强技术。所以只使用一张图片就可以了,我们先看看可视话的代码 import PIL.Image as Image import torch from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import warnings def imshow\(img\_path, transform\): ...
有监督数据增强,即采用预设的数据变换规则,在已有数据的基础上进行数据的扩增,包含单样本数据增强和多样本数据增强,其中单样本又包括几何操作类,颜色变换类。 2.1. 单样本数据增强 所谓单样本数据增强,即增强一个样本的时候,全部围绕着该样本本身进行操作,包括几何变换类,颜色变换类等。
数据增强补充了数据变体的创建,可以帮助模型提高预测的准确性。增强数据对于训练至关重要。 以下是数据增强的一些好处。 增强模型性能 数据增强技术通过创建现有数据的多种变体来帮助丰富数据集。这为训练提供了更大的数据集,使模型能够遇到更多不同的特征。增强数据有助于模型更好地归纳不可见的数据,并提高其在现实...