这不可避免地会导致数据不平衡,对故障分类性能产生不利影响。提出一种新的数据增强分类器(data augmentation classifier, DAC)用于不平衡故障分类。基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)的数据增强是解决不平衡分类问题的有效方法。然而,GAN生成过程的随机性制约了数据增强的效果。针对这一问题,DAC提出...
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文翻译 摘要 神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的,但它们对输入中的噪声非常敏感。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。最近创建的基于噪声文本的机器翻译任务语料...
ours-coupled:与indep不一样,100个空间变换和100个外观变换综合起来,同样每次训练迭代只增加一个综合示例。 our-indep + rand-aug:在训练分割网络时,交替训练ous-indep合成的例子和rand-aug合成的例子。 摘要 生物医学图像分割是医学应用中的一个重要课题。基于卷积神经网络的分割方法获得了最先进的算法。然而,它们通...
aIl permet également d'activer le drainage et la microcirculation, de booster le développement des muscles et de stimuler la respiration musculaire tout en évitant la déperdition d'énergie indispensable à l'augmentation du volume musculaire.[translate] ...
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结 论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.03009 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的,但它们对输入中的噪声非常敏感。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种...
最近发现data augmentation已经有了一些理论工作,早一点的有ICML上的kernel theory。而今天要解读的是使用群理论进行分析的一篇文章。 摘要 数据增强在训练神经网络时被广泛使用:在训练集中除了原始数据还有被适度转换的数据。然而,据我们所知,用来解释数据增强的数学框架还没有出现。
Data Augmentation 数据增强已被广泛应用于各种NLP任务,包括句子分类,自然语言推理和口语理解。针对文本数据进行增强的方法主要有反向翻译,C-BERT词替换,混合标签和表示,以及paraphrase数据。然而,数据增强的范围是有限的,特别是由于现有方法的性质,在few-shot learning配置中只能利用领域内的数据。最近,Du et al. (2021...
"Data augmentation" has come as a data enhancement and data enrichment solution to the challenge of limited data. Traditionally data augmentation techniques are based on linear and label preserving transformations; however, recent works have demonstrated that even non-linear, non-label preserving ...
[translate] aA: ( What is she talking about 正在翻译,请等待...[translate] asimulated data and for further augmentation, the trial could be 被模仿的数据和为进一步增广,试验能是[translate]