以前在做CV時,數據增強的方法裁剪,模糊,翻轉等,學習NLP時對數據增強的方法很少介紹,現將其增強方法整理如下: ...
相關方法合集見:https: github.com quincyliang nlp data augmentation 較為簡單的數據增強的方法見論文:https: arxiv.org pdf . .pdf 論文中所使用的方法如下: . 同義詞替換 SR: Synonyms Replace :不考慮stopwords,在句子中隨機抽取n個詞,然后從同義詞詞典中隨機抽取同義詞,並進行替換。 同義詞其 ...
2019-11-25 19:23 0 365 推薦指數:
以前在做CV時,數據增強的方法裁剪,模糊,翻轉等,學習NLP時對數據增強的方法很少介紹,現將其增強方法整理如下: ...
https://github.com/google-research/uda ...
invariant transformation,“語義不變變換” 使得數據增強成為計算機視覺研究中的一個重要工具。 ...
一、概念 1、為什么需要數據增強 1)數據是機器學習的原材料,而大部分機器學習任務都是有監督任務,所以非常依賴訓練數據,而訓練數據就是一種有標注數據,比如做文本分類的任務,就需要一些標注好的文本數據,算法起到一個擬合有標注的數據的作用,從數據中找到一定規律,比如某個數據屬於某一類是由於某種特征 ...
數據增強的原理 在深度學習中,一般要求樣本的數量要充足,樣本數量越多,訓練出來的模型效果越好,模型的泛化能力越強。但是實際中,樣本數量不足或者樣本質量不夠好,這就要對樣本做數據增強,來提高樣本質量。 在圖像分類任務中,對於輸入的圖像進行一些簡單的平移、縮放、顏色變換等,不會影響圖像 ...
目標檢測中的數據增強方式 代碼放在github上了,需要參考的自取。 目標檢測中的數據增強需要做兩方面,首先是圖像本身的修改,另外需要修改標注文件中的標注框。所以自然而然的在進行數據增強時,就需要分兩種: 一種是只修改圖像而不需要修改其對應的標注信息,例如修改色調,加椒鹽 ...
pytorch的數據增強功能並非是事先對整個數據集進行數據增強處理,而是在從dataloader中獲取訓練數據的時候(獲取每個epoch的時候)才進行數據增強。 舉個例子,如下面的數據增強代碼: transform_train = transforms.Compose ...
正則化: 一般可以通過減少特征或者懲罰不重要特征的權重來緩解過擬合,但是我們通常不知道該懲罰那些特征的權重,而正則化就是幫助我們懲罰特征權重的,即特征的權重也會成為模型的損失函數一部分。可以理解為, ...