G-Mixup。G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说，G-Mixup 对不同的图生成器（graphon）进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后，基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。如图1所示，G-Mix...
G-Mixup。G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说,G-Mixup 对不同的图生成器(graphon)进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后,基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。 如图1所示,G-Mixup...
探索计算机视觉的奇妙世界,我们不得不提一种名为“mixup”的数据增强方法。这篇文章由Hongyi Zhang等人于2018年在ICLR会议上发表,为我们提供了一个全新的视角。Mixup的核心思想是通过线性插值将输入图像进行混合,从而生成新的训练样本。这种方法不仅提高了模型对不同类别边界的泛化能力,还能有效减轻过拟合现象。mixup的独...
论文:EDA Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 论文EDA中使用随机删除方法(RD) 随机删除概率在0.1至0.2时模型效果最好 且作者验证了随机删除也不会导致数据标签发生改变。 论文:Data Augmentation for Deep Learning of Judgment Documents 由于事实描述文本中有很多不...
近日,由麻省理工学院(MIT)电子工程与计算机科学(ECCS)实验室多位博士所著的医学影像AI论文被CVPR 2019收录。 该团队为了解决医学图像标注数据缺乏的问题,提出了通过学习图像的变换(transforms)进行数据增强的半监督分割方法。以下为论文详细内容,由AI掘金志学术组编译。关注AI掘金志公众号,在对话框回复关键词“CVPR”,...
论文作者 | Daniel S. Park,William Chan 等 编译| Maglish 编辑| Natalie AI 前线导读:自动语音识别(ASR)是一种将音频输入转换成文本的技术,目前基于深度学习的 ASR 系统往往面临数据量不足的挑战。GoogleBrain 团队最新推出的 SpecAugment,是一种简单的 ASR 数据增强方法。该方法从视觉角度出发,对音频频谱图进行...
针对固体发动机烧蚀率的预示,现有传统建模方法存在复杂度高、计算需求大、试验数据少、样本不平衡等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络和数据增强的固体发动机烧蚀率预示方法。将传感器数据处理为长度相同、特征相近的序列数据,并使用自适应高斯噪声和...
论文名片 发现数据增强的力量:深入源代码模型中数据增强的变革世界。 公布的技术:探索基于规则、基于模型和创新的插值方法。 实际应用:了解这些技术如何在代码完成、缺陷检测等现实场景中应用。 未来方向:发现在推进源代码分析和增强方面的挑战和机遇。 英文版: ...
常见的方法Common approach 2.源代码模型的数据增强方法Data Augmentation Methods for Source Code Models 2.1基于规则的技术Rule-based Techniques (1)程序的基本语法Basic program syntax (2)更深层次的结构信息Deeper structure information (3)增强自然语言语境Augmenting the natural language context ...
中国电信取得文本数据增强方法及装置相关专利 快报金融界灵通君 北京 0 打开网易新闻 体验效果更佳离婚五年,该不该,给前夫,应该机会 琪琪生活纪 203跟贴 打开APP 胡塞武装拉低了反舰导弹的下限,中国鹰击反舰导弹能决胜千里之外 巧手的小厨娘 3783跟贴 打开APP 80万头野猪成烫手山芋!四川一头野猪咬伤7旬老人,掀翻...