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4中方法： 1. 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 2. Regularization. 數據量比較小會導致模型 ...
原文：（轉）AutoML for Data Augmentation
AutoML for Data Augmentation : : This blog is copied from:https: blog.insightdatascience.com automl for data augmentation e cf c DeepAugmentis an AutoML tool focusing on data augmentation. It utilizes ...
2019-04-01 09:30 0 494 推薦指數：
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Data augmentation數據增廣
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data augmentation 總結
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1.1 簡介 深層神經網絡一般都需要大量的訓練數據才能獲得比較理想的結果。在數據量有限的情況下，可以通過數據增強（Data Augmentation）來增加訓練樣本的多樣性， 提高模型魯棒性，避免過擬合。 在計算機視覺中，典型的數據增強方法有翻轉（Flip），旋轉（Rotat ），縮放 ...