数据增强指通过对已有数据添加微小改动或从已有数据新创建合成数据,以增加数据量的方法。因为 NLP 的离散型,所以应用起来相对较难。 paraphrasing-based 方法:生成原始数据的释义作为增强数据。有限的语义不同,与原始数据很相近。 noise-based 方法:保证结果有效的前提下对原始数据增加噪声。提升模型鲁棒性。 sample-base...
mixup是Facebook人工智能研究院和MIT在“Beyond Empirical Risk Minimization”中提出的基于邻域风险最小化原则的数据增强方法,它使用线性插值得到新样本数据。 令(xn,yn)是插值生成的新数据,(xi,yi)和(xj,yj)是训练集随机选取的两个数据,则数据生成方式如下 λ的取指范围介于0到1。提出mixup方法的作者们做了丰富...
1.数据增强的方法和种类 数据增强的具体使用方法有两种,一种是事先执行所有的转换,实质是增强数据集的大小,这种方法称为线下增强。它比较适用于较小的数据集,最终将增加一定倍数的数据量,这个倍数取决于转换的图片个数,比如我需要对所有的图片进行旋转,则数据量增加一倍,本文中讨论的就是该方法。另一种是在将数据...
在这种方法中,我们利用机器翻译来解释文本,同时重新训练含义。Xie et al.使用这种方法来扩充未标注的文本,并在IMDB数据集中学习一个只有20个有标注样本的半监督模型。该方法优于之前的先进模型,该模型训练了25,000个有标注的样本。 反向翻译过程如下: 把一些句子(如英语)翻译成另一种语言,如法语 将法语句子翻译回...
(一)传统数据增强 传统的图像数据增强方法,使用图像处理技术来完成数据集的扩充和图像质量优化。 几何变换 针对数据集进行空间几何变换,常常会存在改变图像原始的标签信息或者增加一些不相关数据的情况,这称之为不安全的转换。几何变换的应用范围相对有限。
SamplePairing方法的处理流程如下图所示,从训练集中随机抽取两张图片分别经过基础数据增强操作(如随机翻转等)处理后经像素取平均值的形式叠加合成一个新的样本,标签为原样本标签中的一种。 经SamplePairing处理后可使训练集的规模从N扩增到N*N,在CPU上也能完成处理。
这篇⽂章提出⼀种MixText⽅法⽤于半监督⽂本分类,其中使⽤的数据增强⽅法命名为TMix。 TMix就是通过两个不同的x经过m层隐层,然后通过Mixup的传统⽅法将两个hidden融合到⼀起,然后⼀起经过剩下的隐层,最终和融合后的标签y进⾏求loss。
该综述的主要贡献如下: 这是第一篇全面调查点云数据增强方法的综述,涵盖了点云数据增强的最新进展。根据增强操作的特质,我们提出了一个点云数据增强方法的分类体系。 本研究总结了各种点云数据增强方法,讨论了它们在典型的点云处理任务(如检测、分割和分类)中的应用,并为未来的潜在研究提供了建议。
例如,Longpre 等人表明,许多数据增强方法在使用大型预训练语言模型时无法获得收益,因为它们本身已经对各种变换保持不变。他们假设数据增强方法只有在创建以前从未见过的新语言模式时才能真正有益。需要牢记,本综述以对方法的元视角结束。因此,本次调查追求以下方面的贡献: ...