数据增广Data Augmentation 动手学深度学习v2

Posted AI架构师易筋

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1. 数据增广Data Augmentation









https://www.github.com/aleju/imgaug

2. 代码实现

















3. Q&A

    1. 原始样本如果数量和多样性足够多,是不需要数据增广。现实中,数据很大达到数量和多样性都足够多的。
    1. 金融分控领域,诈骗的数据比较少,所以需要做数据增广。
    1. 图神经网络,目前不好训练,落地还比较难。 – 2021-06-20
    1. 数据增广实际上是增大了偏差,不改变数据的均值。
    1. mix-up图片增广有效,就是把两者图片合在一起,label也合并在一起。到底是为什么,没了解。mix-up图解

参考

https://www.bilibili.com/video/BV17y4y1g76q?p=1

以上是关于数据增广Data Augmentation 动手学深度学习v2的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

DeepLearning深度学习上的图像增广(image augmentation)

数据扩增(data augmentation)

Data Augmentation:数据增强

Tensorflow2数据增强(data_augmentation)代码

20220310-nlp-text-data-augmentation

自然语言处理中数据增强(Data Augmentation)技术最全盘点