最近,在[Cheung and Yeung,2021]中提出了嵌入空间中的另一种数据增强方法,名为MODALS(Modalityagnostic Automated data augmentation in the Latent space)。MODALS方法不是训练自动编码器来学习潜在空间并生成额外的合成数据用于训练,而是联合潜在空间增强的不同组成来训练分类模型,并证明了这种方法在时间序列分类问题的...
The audio signals are conveniently processed to generate mel spectrograms, which are used as inputs to the deep neural network architecture. This paper proposes a selected set of data augmentation techniques that allow to reduce the network overfitting. We achieve an average recognition accuracy of ...
Back‑translation augmentation: 从一个语言翻译到另一个语言作为数据增强。 Style augmentation:一种利用深度网络来增强数据以训练其他深度网络的增强策略。这是一种有趣的策略,可以防止过度拟合高频特征或模糊语言形式,例如专注于意义。在文本数据域中,这可以描述将一位作者的写作风格转移到另一位作者的写作风格,以用...
Finally, we discuss interesting topics around Data Augmentation in NLP such as task-specific augmentations, the use of prior knowledge in self-supervised learning versus Data Augmentation, intersections with transfer and multi-task learning, and ideas for AI-GAs (AI-Generating Algorithms). We hope ...
1. Techniques of Graph Data Augmentation 问题定义:G=(A,X),A∈{0,1}n×n,X∈Rn×d,y∈Rn graph data augmentation (GraphDA) 的基本需求是找到一个映射函数fθ:G→G~=(A~,X~)来丰富或更改给定图中的信息。因为属性图具有多信息通道,因此基于属性图的 GraphDA 可以分为: ...
1 什么是数据增强？数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价...
2. Image Data Augmentation techniques 2.1 Data Augmentations based on basic image manipulations 这样的操作要小心变换后的数据安全性问题,比如mnist里面9转一下变成6这种问题 Geometric transformations 如果数据集潜在的表征能够被观察和分离,那么简单的几何变换就能取得很好的效果。对于复杂的数据集如医学影像,数据小...
2. Image Data Augmentation techniques 2.1 Data Augmentations based on basic image manipulations Geometric transformations 如果数据集潜在的表征能够被观察和分离,那么简单的几何变换就能取得很好的效果。对于复杂的数据集如医学影像,数据小而且训练集和测试集的偏差大,几何变换等增强的合理运用就很关键。 Flipping作者...
Deep neural networks typically rely on large amounts of training data to avoid... S Yang,W Xiao,M Zhang,... - arXiv e-prints 被引量: 0发表: 2022年 Effective Data Augmentation and Training Techniques for Improving Deep Learning in Plant Leaf Disease Recognition Plant disease is the most ...
1 Techniques of Graph Data Augmentation 定义:G=(A,X)G=(A,X),A∈{0,1}n×nA∈{0,1}n×n,X∈Rn×dX∈Rn×d,y∈Rny∈Rn GraphDA 在于找到一个映射函数fθ:G→~G=(~A,~X)fθ:G→G~=(A~,X~)来丰富图信息。 基于属性图的 GraphDA 可以分为: ...