Keras Data augmentation(数据扩充)
在深度学习中，我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转，翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合。 在本文中，我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation。 生成批次的带实时数据增益的张量 ...
原文：深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras
在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面 中方法： . 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批 新 的数据.也就是Data Augmentation . Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整 ...
2016-09-05 11:23 1 31645 推荐指数：
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（转）AutoML for Data Augmentation
AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com ...
Text Data Augmentation for Deep Learning 深度学习的文本数据增强综述
论文地址 NLP的数据增强可以防止过拟合，为深度学习系统注入先验知识提供了最简单的方法，并为这些模型的泛化能力提供了一个视角。 目录 背景 文本数据增强的主题 文本数据增强的方法 symbolic augmentation ...
深度学习笔记（十）Augmentation for small object detection（翻译）
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数据增强（Data augmentation） 或许最简单的数据增强方法就是垂直镜像对称，假如，训练集中有这张图片，然后将其翻转得到右边的图像，实际是做了一个镜像对称，如果镜像操作保留了图像中想识别的物体的前提下，这是个很实用的数据增强技巧。 另一个经常使用的技巧是随机裁剪，给定一个 ...
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能够查阅的网址： https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation 这个网址包含了很多主流的数据扩增方法。涉及数据扩增，建议查阅这个网址，自己去找想用方法。非常nice的是，怎么安装、调用，都有非常详细的说明。 本人采用 ...
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data augmentation 总结
data augmentation 几种方法总结 在深度学习中，有的时候训练集不够多，或者某一类数据较少，或者为了防止过拟合，让模型更加鲁棒性，data augmentation是一个不错的选择。 常见方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度 ...