Keras Data augmentation(數據擴充)
在深度學習中，我們經常需要用到一些技巧(比如將圖片進行旋轉，翻轉等)來進行data augmentation, 來減少過擬合。 在本文中，我們將主要介紹如何用深度學習框架keras來自動的進行data augmentation。 生成批次的帶實時數據增益的張量 ...
原文：深度學習中的Data Augmentation方法（轉）基於keras
在深度學習中，當數據量不夠大時候，常常采用下面 中方法： . 人工增加訓練集的大小. 通過平移, 翻轉, 加噪聲等方法從已有數據中創造出一批 新 的數據.也就是Data Augmentation . Regularization. 數據量比較小會導致模型過擬合, 使得訓練誤差很小而測試誤差特別大. 通過在Loss Function 后面加上正則項可以抑制過擬合的產生. 缺點是引入了一個需要手動調整 ...
2016-09-05 11:23 1 31645 推薦指數：
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（轉）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 深度學習的文本數據增強綜述
論文地址 NLP的數據增強可以防止過擬合，為深度學習系統注入先驗知識提供了最簡單的方法，並為這些模型的泛化能力提供了一個視角。 目錄 背景 文本數據增強的主題 文本數據增強的方法 symbolic augmentation ...
深度學習筆記（十）Augmentation for small object detection（翻譯）
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能夠查閱的網址： https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation 這個網址包含了很多主流的數據擴增方法。涉及數據擴增，建議查閱這個網址，自己去找想用方法。非常nice的是，怎么安裝、調用，都有非常詳細的說明。 本人采用 ...
Data augmentation數據增廣
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data augmentation 總結
data augmentation 幾種方法總結 在深度學習中，有的時候訓練集不夠多，或者某一類數據較少，或者為了防止過擬合，讓模型更加魯棒性，data augmentation是一個不錯的選擇。 常見方法 Color Jittering：對顏色的數據增強：圖像亮度、飽和度、對比度 ...