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/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下： 1. 同义词替换（SR ...

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： ...

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 ...

Chrome下载 Google Chrome 已经可以在线更新，虽然比较慢！ 国内常用的更新地址有两处：chromedownloads 和 shuax（耍下）： https://www.chromedownloads.net/ https://api.shuax.com/tools ...

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 ...