Rethinking Data Augmentation: Self-Supervision and Self-Distillation Abstract 对进行了数据增强(翻转,裁剪等操作)的增强数据任然使用原始标签时,如果增强数据的分布与原始数据有较大的差距,就会降低网络的准确率。为了解决这个问题,作者提出了简单有效的方法:学习新样本的原始标签和自监督标签的联合分布。为了提高训练速...
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化等等方式生成新的训练集,这就是计...
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化等等方式生成新的训练集,这就是计...
这个data_augmentation可以当函数使用,也可以作为模型输入的第一层 比如下面 model = tf.keras.Sequential([ data_augmentation, tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255), tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras....
数据增强(Data Augmentation)又称为数据增广。另外,为了使你的模型稳健,你不会让x_t的输出总是x_t+1。相反,你将从x_t+1,x_t+2,...,xt+N的集合中随机抽取一个输出,其中N是一个小窗口大小。 这里你要做以下假设: x_t+1,x_t+2,...,xt+N不会彼此相距很远。
缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout、L1和L2正则化、早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation)。这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章《深度学习之正则化方法》。
x = data_augmentation(inputs) x = preprocess_input(x) x = base_model(x, training=False) x = global_average_layer(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) outputs = prediction_layer(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) ...
数据增强(Data Augmentation)又称为数据增广。另外,为了使你的模型稳健,你不会让x_t的输出总是x_t+1。相反,你将从x_t+1,x_t+2,...,xt+N的集合中随机抽取一个输出,其中N是一个小窗口大小。 这里你要做以下假设: x_t+1,x_t+2,...,xt+N不会彼此相距很远。
model = tf.keras.models.Sequential([ resize_and_rescale, data_augmentation, tf.keras.layers.Conv2D(filters=8, kernel_size = 3, activation='relu', padding='same'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(filters = 16, kernel_size = 3, activation = 'relu'), tf.keras...
x = data_augmentation(inputs) norm_layer = keras.layers.experimental.preprocessing.Normalization() mean = np.array([127.5] * 3) var = mean ** 2 x = norm_layer(x) # norm_layer.set_weights([mean, var]) x = base_model(x, training=False) ...