文章目录数据增强方法一、单样本数据增强方法1.1 几何变换类1.2 颜色变换类二、多样本融合数据增强2.1 SMOTE2.2 SamplePairing2.3 mixup2.4 cutout2.5 cutmix2.6 Fmix2.7 roimix三、无监督数据增强方法3.1 GAN3.2 Autoaugmentation 数据增强方法一、单样本数据增强方法1.1 几何变换类包括翻转，旋转，裁剪，
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2023-11-10 13:56:36
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摘 要在非合作场景所导致的小样本条件下，稳健提取通信辐射源目标特征并准确识别目标是当前研究的难点和热点.针对正交频分复用通信辐射源的小样本个体识别问题，文章在相位域、时域翻转的数据增强和源领域实例迁移的基础上，提出一种非合作通信辐射源个体识别方法.采用不同域翻转的数据增强方法扩充数据集，结合改进的残差网络，达到提高正交频分复用通信辐射源个体识别准确率的目的，并引入迁移学习以增强识别模型
随着机器学习的不断发展，分类模型在各种实际应用中变得越来越重要。然而，很多时候，我们会面临冰冷的现实：可用的训练样本数量往往不足，这直接影响了模型的性能。特别是在医学影像、自然语言处理等领域，样本获取成本高、时间长，因此如何有效增强分类样本，成为了一个颇具挑战性的问题。
在此场景中，我们针对一款医学影像分类算法进行样本增强，想了几种方案并最终得以实施。
## 问题背景
在医学影像自动分类的实
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
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2024-01-15 15:50:14
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论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks【常用方法】1、Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）； 2、PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量
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2024-08-23 09:18:19
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RandomMix: A mixed sample data augmentation method with multiple mixed modes论文：https://arxiv.org/abs/2205.08728数据增强是一种非常实用的技术，可以用来提高神经网络的泛化能力，防止过拟合。最近，混合样本数据增强受到了很多关注并取得了巨大的成功。为了提高混合样本数据增强的性能，最近的一系
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2024-05-08 19:44:22
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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： 一、相关方法总结 1、采样 采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamp
一、什么是对抗样本 对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到威胁。 如下图所示，通过在自然图片上加入一些人工噪声来“欺骗”神经网络，使得神经网络输出错误的预测结果。 以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一
# 对抗样本与机器学习
在机器学习领域，对抗样本（Adversarial Samples）是指通过对输入数据进行微小的扰动，使得原本正确分类的模型产生错误判断的样本。这种现象不仅在视觉识别中广泛存在，例如图像分类模型，也在自然语言处理等领域有着潜在的影响。理解对抗样本及其产生原因对于提高模型的鲁棒性至关重要。
## 什么是对抗样本？
对抗样本的生成一般利用优化算法，通过以下过程实现：
1.
数据扩增的概念数据扩增是指不实际增加原始数据，只是对原始数据做一些变换，从而创造出更多的数据。 数据扩增的目的数据扩增的目的是增加数据量、丰富数据多样性、提高模型的泛化能力。数据扩增的基本原则不能引入无关的数据扩增总是基于先验知识的，对于不同的任务和场景，数据扩增的策略也会不同。扩增后的标签保持不变数据扩增的方法数据扩增方法可分为单样本扩增和多样本扩增单样本扩增包括：图像翻转、图像旋
本章目的：了解样机制作目的和方法1.样机定义：为验证设计或方案的合理性和正确性，或生产的可行性而制作的样品。 2.JB 5054行标关于样机方面的规定2.1 生产过程概念2.1.1 样机（样品）试制 prototype (sample) trial production 样机（样品）试制是为验证新产品的结构和性能等所进行的试制工作。 2.1.2
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : places
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
# 机器学习剔除样本实现流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 |
原创
2024-04-19 04:14:35
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本文作者：Francois Chollet概述在本文中，将使用VGG-16模型提供一种面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法并给出试验结果。本文将探讨如下几种方法：从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法）利用预训练网络的bottleneck（瓶颈）特征fine-tune预训练网络的高层本文需要使用的Keras模块有：fit_generator：用于从Py
2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）概 要 传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时
2.1样本空间1）对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但试验的所有可能结果组成的集合是已知的。2）我们将随机试验E所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S，样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。3）下面是试验中的样本空间： 2.2随机事件1）在满足这一条件的样本点组成的S6的一个子集，A=｛t|t>500｝,我们称A为试验E0的一
近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
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2024-01-29 15:26:31
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一、采样一致性算法1.1 概述1.2 目的和意义目的：用于排除错误的样本，样本不同对应的应用则不同，例如剔除错误的配准点对、分割出处在模型上的点集等。1.3 方法总结在计算机视觉领域广泛应用各种不同的采样一致性参数估计算法 PCL 中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心，同时实现了五种类似于随机采样一致性估计参数算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性估计(RANSAC)、最大似然一致性估
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2023-08-22 19:39:28
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Learning（
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2023-08-02 20:33:34
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小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
