为何要进行数据增强呢？在深度学习中，一般要求样本的数量要充足，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。但是实际中，样本数量不足或者样本质量不够好，这就要对样本做数据增强，来提高样本质量。 关于数据增强的作用总结如下： 1，增加训练的数据量，提高模型的泛化能力 2，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性数据增强的方法（我们以图像数据为例）： 1，数据翻转：数据翻转是一种常用的数据增强方法，
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2023-08-02 21:52:17
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哈尔滨下了初雪，在昨天的10月16日。漫长的冬季要开始了~引言生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。注意GAN中有生成式模型部分。于是产
# 小样本数据深度学习实现流程
## 1. 简介
在传统的深度学习中，通常需要大量的数据来训练网络模型。然而，在某些领域中，数据量可能非常有限，这就需要使用小样本数据深度学习的方法来解决问题。小样本数据深度学习通过使用特定的技巧和策略，能够在数据量有限的情况下取得较好的效果。
## 2. 流程
下面是小样本数据深度学习的实现流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
上一篇《小样本OLS回归的框架》讲解了小样本OLS回归的主要框架，本文沿着该框架，对小样本OLS回归做一个全面的梳理。1 假设这里先将所有的小样本OLS回归中可能用到的假设放到一起，方便浏览。当然，后面的每一个结论并不是要用到所有的假设，而是只用到某几个假设，这在后面讲每个结论时会具体说明。假设1 线性性：\(y_i=x_i'\beta+\varepsilon_i\)，其中\(\beta\)是未知
一.数据探索：对样本数据的结构和规律进行分析的过程（数据质量分析 / 数据特征分析）。1.数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据【缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊符号的数据等】。缺失值分析： 记录的缺失/记录中某个字段信息的缺失 缺失值的处理：删除存在缺失值的记录/对可能值进行插补/不处理异常值分析： ①简单统计量分析 data.describe() #查看数据基本情况
1. 小样本小样本是样本的一种，其与"大样本"相对，通常指样本容量小于或等于30的样本（也有规定指样本容量小于50）。在研究分析中，必须使用统计量的精确分布来进行统计推断。当样本容量 n ≤30 的时侯，构造统计量一般不能借助于大样本理论。随着社会科学的发展，越来越多的研究学科需要用到统计学的概念和分析方法。而由于学科特点的限制，许多学科无法获得大量的统计数据，如农田种植和工业实验等数据。受限于样
目标：我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后在少样本场景下，比起同等标注量的无增强监督学习模型，性能有较大幅度的提升；在少样本场景下，能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能；在充分样本场景下，性能仍然有一定提升；一、NLP文本增强文本增强根据是否依据文本的标签做数据增强分为无条件的文本增强，和有条件的文本增强。无条件文本增强词汇短语替换：基于词典的同义词替换（EDA：Easy Data Au
论文目录1 概述1.1 论文题目1.2 摘要2 研究内容2.1 简介2.2 相关的工作3. 通过学习基函数的小样本回归3.1 模型结构3.2 任务标签生成器4. 结果与评估4.1 消融研究5. 结论 1 概述1.1 论文题目通过学习基函数的小样本回归(Few-Shot Regression Via Learned Basis Functions)1.2 摘要 近来，小样本学习算法使模型能够在仅
文章目录1 基本背景2 大样本与小样本的对比3 在没有大量数据支持的情况下，小样本检测保证检测效果，有哪些解决方法？3.1 数据域：3.1.1 转化原有数据集
3.1.2 迁移其他数据集3.2 模型域3.2.1 多任务训练网路3.2.2 增量学习网络3.2.3 迁移学习网络3.3 算法域 1 基本背景首先什么
# 小样本数据集的深度学习实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用小样本数据集进行深度学习。深度学习通常需要大量的数据，但有时候我们只有小样本数据集。幸运的是，即使在这种情况下，我们仍然可以利用深度学习技术。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建模型 |
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之前写了一篇《LAXCUS集群操作系统是个啥》，放到网上后收到网友私信，要求讲讲DFL3小样本深度学习。老实说，我本人不在AI研发团队，让我来讲DFL3，有点班门弄斧的感觉。但是我们团队和AI团队交流颇多，来往互动非常频繁，他们开发的AI编程接口都是交给我们，一起做LAXCUS集群操作系统的联调联试工作。思量下来，今天就越俎代疱一把，说说DFL3。咱们还是老规矩，只做通俗介绍，不涉及过于深奥的技术
文章目录CUB-200-2011（2011）Omniglot（2015）mini-ImageNet（2016）tiered-ImageNet（2018）CIFAR-FSFC100Meta-Dataset（2020） FSL数据集来源类别数图片数图片尺寸CUB-200-2011/20011,788\Omniglot/162332,460105*105mini-ImageNetImageNet100
文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
1.介绍深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。人类和机
这一章我们介绍嵌入模型的增强&正则化方案Mixup和Manifold Mixup，方法朴实无华，效果亲测有效~
前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力，这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案。之前没太重视这种方案，实在是方法过于朴实。。。不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞，所以我们再来聊聊~Mixu
经过四、步骤的一系列操作（点击跳转软件如何操作~过程非常硬核） 我们获取了包含有河流样本的与真实DOM相同大小的标签图片 但是我们的训练样本是要与真实图片放在一起进行训练的 如下图 那么我得把DOM图片从文件夹里筛选出来 由于当时我是通过arcgis软件把包含有河流样本的方格筛选出来的 而图片无法通过这个过程进行筛选 最好是通过代码来进行 幸好当时改图片名字就是考虑到了这个问题接下来就是要挑选出与
01 小样本、不均衡样本在分类任务中普遍存在随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，已渐渐融入到了我们的日常生活中。上述为机器学习领域分类任务的几个典型应用场景。在信用卡反欺诈场景中，大部分行为为正常刷卡，盗刷行为（为识别目标，定义为正样本）是小概率事件，甚至 1%都不到。同理，在用户离网告警场景中，大部分用户是正常的在网用户
决策树实战scikit-learn 中有两类的决策树，它们均采用优化的CART决策树算法回归决策树（Decision Tree Regressor）DecisionTreeRegressor实现了回归决策树，用于回归问题DecisionTreeRegressor(criterion='mse', splitter='best', max_depth=None,min_samples_split=2
最近在做华为杯的竞赛，涉及小样本学习，总结一下相关的知识及论文 小样本学习（Few-shot Learning）在图像领域的研究现状1.introduction1.1注意力机制1.2 LSTM（Long short-term memory）2. 小样本学习（Few-shot Learning）2.1基于度量的小样本学习（Metric Based）（主流方法）2.1.1孪生网络（Siamese Ne
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