[综述类] 一文道尽深度学习中的数据增强方法（上） / 开普饭

美团的各个业务有着丰富的NLP场景,而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源,成本很高.小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型.本文从主动学习.数据增强.半监督学习.领域迁移.集成学 ...

深度学习实践中,数据的增广有很多种方法,比如在计算机视觉任务中除了常规的对单样本进行缩放.颜色扰动.旋转.镜像等外,也可以通过对两个样本进行混合,生成新的虚拟样本训练集.这类方法被称为样本混合数据增广 ...

OLOX 介绍 YOLOX 在 YOLO 系列的基础上做了一系列工作,其主要贡献在于:在 YOLOv3 的基础上,引入了「Decoupled Head」,「Data Aug」,「Anchor Free ...

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', ali ...

选自krokotsch.eu 作者:Tilman Krokotsch 机器之心编译编辑:魔王柏林工业大学深度学习方向博士生 Tilman Krokotsch 在多项任务中对比了 8 种自编码器的性 ...

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 | 言有三编辑 ...

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三(微信号Longlongtogo) 编辑 | 言有三今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇.我们将从以下几个方向入 ...

仅作学术分,如有侵权,联系删除转载于 :机器之心,towardsdatascience 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积(比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(Atrous)/空间可分 ...

来源:海豚数据科学实验室编辑:王萌(深度学习冲鸭公众号) 著作权归作者所有,本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理我们都知道卷积的重要性,但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么,又有多少种类吗 ...

引言卷积,是卷积神经网络中最重要的组件之一.不同的卷积结构有着不一样的功能,但本质上都是用于提取特征.比如,在传统图像处理中,人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘.水平.垂直等固定的特征.而在卷积神 ...

引言卷积,是卷积神经网络中最重要的组件之一.不同的卷积结构有着不一样的功能,但本质上都是用于提取特征.比如,在传统图像处理中,人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘.水平.垂直等固定的特征.而在卷积神 ...

重磅干货,第一时间送达我们都知道卷积的重要性,但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么,又有多少种类吗?研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章,用浅显易懂的方式介绍了深度学习 ...

想要真正了解深度神经网络是如何训练的,免不了从矩阵微积分说起. 虽然网络上已经有不少关于多元微积分和线性代数的在线资料,但它们通常都被视作两门独立的课程,资料相对孤立,也相对晦涩. 不过,先别打退堂鼓 ...

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展.如今,它被用于图像分类.人脸识别.图像中物体的识别.视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上. 许多计算机视 ...

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