56. 数据增广 / 图像增广

news2024/11/14 2:53:23

1. CES上的真实故事

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2. 数据增强

  • 增加一个已有数据集,使得有更多的多样性
    • 在语言里加入各种不同的背景噪音
    • 改变图片的颜色和形状

例如,我们可以以不同的方式裁剪图像,使感兴趣的对象出现在不同的位置,减少模型对于对象出现位置的依赖。 我们还可以调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度。 可以说,图像增广技术对于AlexNet的成功是必不可少的。

3. 使用增强数据训练

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可以把这个看做是正则项,只是作用在训练的时候。

4. 翻转

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5. 切割

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6. 颜色

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7. 几十种其他的方法

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8. 总结

  • 数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好
  • 常见图片增广包括翻转、切割、变色

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