以下仅用计算机视觉的常用的数据增强方法进行介绍: (1)几何变换类即对图像进行几何变换,包括翻转,旋转,裁剪,变形,缩放等。 (2)上面的几何变换类操作,没有改变图像本身的内容,它可能是选择了图像的一部分或者对像素进行了重分布。如果要改变图像本身的内容,就属于颜色变换类的数据增强了,常见的包括噪声、模糊、颜色...
mixup是Facebook人工智能研究院和MIT在“Beyond Empirical Risk Minimization”中提出的基于邻域风险最小化原则的数据增强方法,它使用线性插值得到新样本数据。 令(xn,yn)是插值生成的新数据,(xi,yi)和(xj,yj)是训练集随机选取的两个数据,则数据生成方式如下 λ的取值范围介于0到1。提出mixup方法的作者们做了丰富...
6.对抗学习进行数据增强 对抗学习对数据进行增强的的原理是对embedding好的词向量上进行扰动,从而达到生成新样本的效果,这个过程是在训练过程中进行的。本次比赛中使用了两种扰动方式,Fast Gradient Method(FGM) 和Projected Gradient Descent(PGD),下面给出使用方法 1) FGM #定义 import torch class FGM(object): d...
多模态(Multi-Modal)；文本、图、点云和其他数据模态（生物，视频数据等）。
Google DeepMind 率先提出了利用NAS的方法AutoAugment，在数据增强的策略搜索空间中利用数据集上评定特定策略...
数据增强在深度学习中扮演重要角色，尤其是图像领域。数据增强通过不增加实际数据量的方式，使有限的数据产生更多价值，从而提升模型性能。举个例子，若原图是256×256，通过随机裁剪到224×224，单张图可以生成32×32张不同图像，数据量近1000倍增长。通过旋转、裁剪、变形等操作，虽然会产生相似度高的图，...
1.传统方法 在NLP领域中,对文本数据进行增强无外乎两种方法,一种是加噪法,另一种是回译法。加噪法是指在原有数据基础上通过替换句子中的某些词、删除某个词来生成新的文本数据。而回译法则是将原有文本翻译成其他语言再翻译回来的方法,由于不同语言逻辑不相同,通常会得到差异较大的数据。Easy Data Augmentation...
数据增强分为有监督和无监督两类。有监督增强通过预设规则对已有数据进行扩增，包括几何操作、颜色变换等，以及利用多个样本生成新样本的方法，如SMOTE、SamplePairing和mixup。无监督增强则通过模型学习数据分布或自动学习增强策略。有监督增强中，几何变换类操作如翻转、旋转、裁剪、变形等对图像进行变换，而...
在自然语言处理中的数据增强方法有哪些?() A.同义词替换B.随机插入C.随机裁剪D.随机删除E.随机交换 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 多项选择题 关于无监督数据扩增(UDA)方法,下列说法正确的是() A.针对无监督学习任务进行数据增强B.生成无监督数据与原始无监督数据具备分布的一致性C.应用高斯噪声和Dropou...
有关数据增强的说法正确是哪些? A. 数据增强会增加样本的个数,因此可能会减少过拟合 B. 对于分类问题,数据增强是减少数据不平衡的一种方法。 C. 对于手写体的识别,对样本的反转、旋转、裁剪、变形和缩放等操作会提高神经网络的识别效果 D. 数据增强带来了噪声,因此一般会降低神经网络模型的效果 ...