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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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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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
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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深度学习模型需要足够的数据支撑才能进行更好地训练，但实际生活中，作为开发者往往无法获取大量的数据，而专业的数据采集和标注公司提供的数据服务也并不便宜，因此，解决此问题有一个较为不错的初级方案，那就是利用图像处理方法，进行数据扩充。我个人在学习和整理过程中，对目前数据扩充守法，无非是两类，一种常规手法，另一种为高级手法;常规手法包含：变换，旋转，剪裁，缩放，锐化，噪声，卷积处理等，特点是利用传统数学
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。作者 | 言有三1 什么是数据增强？数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。比如上图，第1列是原图，后面3列是对第1列作一些随机的裁剪、旋转操作得来。每张图对于
数据至上: 深度学习依赖数据的数量和质量，很大程度影响模型性能的好坏数据增强: 利用现有的数据产生等价于数据扩增的价值，提高模型的泛化能力数据增强技术分为有监督的和无监督的有监督的数据增强图像领域的几何变换（如翻转，旋转，裁剪，变形，缩放等），颜色变换（如随机噪点，模糊，扰动，擦除填充）SMOTE: 基于K近邻随机插值，将小样本合并成新的样本，常用于解决数据不均衡的分类问题算法基本流程:第一步，定
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2024-10-05 11:39:16
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一、为什么会有batch_size参数经常做训练的童鞋们都知道，batch_size是一个很重要的超参数，每次训练支取batch_size个数据集进行训练，那么，为啥不取全部呢，答案可想而知，应为内存不够呀，放不下呀，小数据集还好，内存勉强够，勉强放的下，但是花费大量的时间加载了数据后，训练了一个epoch之后，发现参数不对，需要重新调参，然后中断训练，花1s调了个参数，花费2h加载了数据，不累么
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。Batch Augmentation (BA)没有 BA 的普通SGD：一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n 从 1 到 N（是 N 个数据样本），其中 xn
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
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2024-10-30 17:00:21
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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.
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
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
```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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深度学习笔记6-数据增强一般而言，神经网络有数以万计的参数，这需要大量的数据集来进行训练。但数据是宝贵的，实际情况下数据是有限的。为了增加训练的数据量，提高模型的泛化能力，同时增加噪声数据，提升模型的鲁棒性，这就需要用到数据增强（data augmentation）。数据增强有两种方式：一种是离线增强，它预先进行所有必要的变换，从根本上增加数据集的规模，一般适用于相对较小的数据集，因为无法负担数据
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2023-12-11 18:49:57
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这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问题描述固定正样本（飞机）2000个，改变负样本（背景）的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负样本数量的增多，类间数据量不均衡的情况更为显著。 测试时，分别随机选取4096张飞机、背景样本（不出现在训练集）
