为了克服这一挑战,人脸数据增强技术应运而生,成为提升模型鲁棒性和泛化能力的关键手段。 一、人脸数据增强的概念 人脸数据增强,顾名思义,是指通过对原始人脸图像进行一系列随机或有规律的变换,生成新的训练样本的过程。这些变换包括但不限于旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。数据增强的主要目的是增加训练...
ContraBERT是在ICSE 2023上提出的,旨在通过增强现有代码预训练模型的鲁棒性,使其在处理代码变异时更加稳健。该模型结合了数据增强、对比学习和多任务学习技术,实现了在变量重命名等挑战下的高性能表现。 技术特点: 数据增强:数据增强是提高模型鲁棒性的关键因素之一。ContraBERT通过一系列程序语言和自然语言的数据增强操作...
从表中可以发现,更高比例的对抗性训练样本并不一定会带来额外的鲁棒性收益。 2. 混合数据增强 在预训练语言模型的中间层进行数据混合。本文实验是Bert模型,故后续讨论都基于Bert来分析。 数据混合增强早在2017年就在图像图像就被提出了,本文主要参考的是2020年一篇半监督学习做数据增强的文章(MixText: Linguistically-...
如表所示,contrabert在训练模型时使用了提出的所有增强方法,所以这个表每一行分别去掉一个提出增强方法来观察不同增强方法带来的鲁棒性提升,具体做法是将模型能够正确预测的样本(num)进行随机次数的变异来观察模型的预测准确性。 可以看到设计的 PL-NL 数据增强每一个方法都对模型鲁棒性有帮助(纵向对比,每一个和最后...
通过结合小样本二阶段数据增强技术和可学习参数的阈值损失优化，本发明实现了在极少样本背景下的可实用工程创新方案，极大提升了相关小样本领域的模型鲁棒性和泛化能力，同时也提高了各类别的预测准确性，减少了误检的发生。本文源自：金融界 作者：情报员
四川语言桥取得一种根据向量表示生成的提升机翻鲁棒性增强数据的专利，增强机器翻译的鲁棒性 金融界 2024 年 8 月 25 日消息，天眼查知识产权信息显示，四川语言桥信息技术有限公司取得一项名为“一种根据向量表示生成的提升机翻鲁棒性增强数据的方法、装置及计算机可读存储介质“，授权公告号 CN117094330B，申请日期...
首先,原始输入样本对以及由数据增强算法生成的增强样本对被送入模型。 然后,模型执行MLM任务,其中一组标记被随机掩码,模型需要预测被掩码的标记。 接下来,模型执行对比学习任务,通过最小化相似样本之间的距离,同时最大化不同样本之间的距离,以增强模型的鲁棒性。
中科通量申请基于小样本学习的数据增强和可学习参数的阈值损失优化方法专利,提升相关小样本领域模型的鲁棒性和泛化能力,阈值,中科,鲁棒性,小样本,神经网络,数据增强
本发明提供一种基于小样本学习的数据增强和可学习参数的阈值损失优化方法,通过结合小样本二阶段数据增强技术和可学习参数的阈值损失优化,本发明实现了在极少样本背景下的可实用工程创新方案,极大提升了相关小样本领域的模型鲁棒性和泛化能力,同时也提高了各类别的预测准确性,减少了误检的发生。
本发明提供一种基于小样本学习的数据增强和可学习参数的阈值损失优化方法,通过结合小样本二阶段数据增强技术和可学习参数的阈值损失优化,本发明实现了在极少样本背景下的可实用工程创新方案,极大提升了相关小样本领域的模型鲁棒性和泛化能力,同时也提高了各类别的预测准确性,减少了误检的发生。