以前在做CV时,数据增强的方法裁剪,模糊,翻转等,学习NLP时对数据增强的方法很少介绍,现将其增强方法整理如下: ...
相关方法合集见:https: github.com quincyliang nlp data augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文:https: arxiv.org pdf . .pdf 论文中所使用的方法如下: . 同义词替换 SR: Synonyms Replace :不考虑stopwords,在句子中随机抽取n个词,然后从同义词词典中随机抽取同义词,并进行替换。 同义词其 ...
2019-11-25 19:23 0 365 推荐指数:
以前在做CV时,数据增强的方法裁剪,模糊,翻转等,学习NLP时对数据增强的方法很少介绍,现将其增强方法整理如下: ...
https://github.com/google-research/uda ...
invariant transformation,“语义不变变换” 使得数据增强成为计算机视觉研究中的一个重要工具。 ...
一、概念 1、为什么需要数据增强 1)数据是机器学习的原材料,而大部分机器学习任务都是有监督任务,所以非常依赖训练数据,而训练数据就是一种有标注数据,比如做文本分类的任务,就需要一些标注好的文本数据,算法起到一个拟合有标注的数据的作用,从数据中找到一定规律,比如某个数据属于某一类是由于某种特征 ...
数据增强的原理 在深度学习中,一般要求样本的数量要充足,样本数量越多,训练出来的模型效果越好,模型的泛化能力越强。但是实际中,样本数量不足或者样本质量不够好,这就要对样本做数据增强,来提高样本质量。 在图像分类任务中,对于输入的图像进行一些简单的平移、缩放、颜色变换等,不会影响图像 ...
目标检测中的数据增强方式 代码放在github上了,需要参考的自取。 目标检测中的数据增强需要做两方面,首先是图像本身的修改,另外需要修改标注文件中的标注框。所以自然而然的在进行数据增强时,就需要分两种: 一种是只修改图像而不需要修改其对应的标注信息,例如修改色调,加椒盐 ...
pytorch的数据增强功能并非是事先对整个数据集进行数据增强处理,而是在从dataloader中获取训练数据的时候(获取每个epoch的时候)才进行数据增强。 举个例子,如下面的数据增强代码: transform_train = transforms.Compose ...
正则化: 一般可以通过减少特征或者惩罚不重要特征的权重来缓解过拟合,但是我们通常不知道该惩罚那些特征的权重,而正则化就是帮助我们惩罚特征权重的,即特征的权重也会成为模型的损失函数一部分。可以理解为, ...