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...
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...
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...
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”,...
专利摘要显示，本申请涉及一种数据增强方法和数据增强装置。该方法包括：根据数据集中各初始语句中的实体词，获取多个扩展实体词，然后基于预设的约束条件，对多个扩展实体词进行实体词处理，得到多个样本语句，最后对多个样本语句中的实体词进行标注，得到数据集的增强数据集。其中，约束条件用于约束实体词处理过程中插入在...
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...
金融界2024年12月26日消息,国家知识产权局信息显示,曙光信息产业股份有限公司、曙光信息产业(北京)有限公司申请一项名为“数据增强方法和数据增强装置”的专利,公开号CN 119179896 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本申请涉及一种数据增强方法和数据增强装置。该方法包括:根据数据集中各初始语句中的实体词,获取...
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: ...