数据增强方法,数据扩充和数据增强

样本增强 2023-12-21 20:31 737 墨鱼

样本增强

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之后，Feng提出了对原始特征进行随机删除、交换和插入的数据增强方法，而Ebrahimi则提出了收集原始数据的对抗形式，即翻转数据进行增强。总的来说，在没有词嵌入的情况下，Ebrahimi在AGNEWs数据中的数据增强可以分为有监督数据增强和无监督数据增强方法。其中，有监督数据增强可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法，无监督数据增强可以分为生成新数据和学习增强策略。

╯▂╰ 图1文本分类任务的数据增强方法示例1.基于语义替换的方法基于语义替换的数据增强方法改变了原始语料，而不改变句子的语义。例如，基于字典的数据增强方法会使用同义的数据增强：数据增强实际上是为了让图片更加多样化，而数据增强是提高目标检测算法鲁棒性的非常重要的手段。通过改变亮度、图像扭曲等可以使图像更加多样化。改变后的图像

数据增强方法数据增强（DA）是指基于现有数据合成新数据的方法。毕竟，数据是现实的效果天花板。数据多了，效果可以提高，模型泛化能力可以增强，现有的数据增强方法也可以改进。本文将现有的数据增强方法总结为三种：1）从Dtrain转换样本，（2）从弱标记或无标签数据集转换样本，（3）从弱标记或无标记数据集转换样本

1.1单样本数据增强安装方法1.2多样本数据增强1.2.1SMOTEpython实现1.2.2样本配对python实现1.2.3mixuppython实现2.无监督数据增强2.1GAN2.2数据增强是指修改现有数据的过程，通过添加次要的方法来增加数据量的方法更改或从现有数据创建新闻合成数据。由于NLP的离散性，应用起来相对困难。基于释义的方法：生成原始数据

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标签：数据扩充和数据增强