data augmentation 缺點的八卦， Yahoo名人娛樂都在討論：

#11. A survey on Image Data Augmentation 數據增強文獻綜述 - 壹讀

A survey on Image Data Augmentation 數據增強文獻綜述 ... 除了計算大內存消耗和時間長等缺點，色彩變換也面臨不安全性，比如識別人臉的關鍵信息是 ...

#12. Data Augmentation--數據增強解決你有限的數據集（轉載）

這種方法的唯一缺點是，輸出看起來更具藝術性而非現實性。但是，有一些進步，如下面顯示的深度照片風格轉移，有令人印象深刻的結果。 image. 深度照片 ...

#13. 數據增強(Data Augmentation) - 雪花台湾

數據增強(Data Augmentation). 雪花台灣 2018-12-28 15:46 ... 這種方法的唯一缺點是，輸出看起來更具藝術性而非現實性。但是，有一些進步，如下面顯示的深度照片風格 ...

#14. Kaggle知識點：資料擴增方法 - 古詩詞庫

在Kaggle視覺競賽中，資料擴增（Data Augmentation）是不可少的環節。 ... 進階的資料擴增方法會提高模型的精度，但有兩個缺點：（1）如果使用mix ...

#15. 序列数据的数据增强方法综述 - 南京大学计算机系

The success of data augmentation in the field of computer vision ... 这一缺点的是后续的基于深度学习的模型。 1.6 异常标签扩展.

#16. 神經網路正則化(3)：data augmentation & early stopping

神經網路正則化(3)：data augmentation & early stopping ... data augmentation數據擴增; early stopping ... early stoping的缺點在於：它希望能夠同時解決.

#17. Apply Generative Adversarial Networks (GANs)应用生成的对抗网络 ...

Data Augmentation : Pros & Cons数据增强：PROS＆缺点In this course, you will:- Explore the applications of GANs and examine them wrt data augmentation, ...

#18. keras数据增强dataaugmentation - 程序员ITS401

数据增强——Keras Image Data Augmentation 各参数详解 ... keras对图像数据进行增强| keras data augmentation ... 缺点是引.

#19. 哈工大｜15种NLP数据增强方法总结与对比 - 闪念基因

数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的 ... 作者还贴心地整理了上述方法的优缺点。

#20. 数据增强：数据有限时如何使用深度学习？ （续） | 雷峰网

雷锋网按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题Data Augmentation ... 这种方法唯一的缺点在于输出结果看起来太有艺术感了，以至于显得不那么真实 ...

#21. 基於深度卷積神經網路之印刷電路板影像瑕疵分類 - AOIEA

積神經網路架構，探討其優缺點以及嘗試分析並找出適用於自動光學檢測中印刷電路板缺陷 ... 其他像VGG 文獻提到對數據增強(data augmentation)的作法，是使用S 參數做多 ...

#22. 数据增强文献综述 - 专知

... 了不同建模方法中对任务关系的结构假设、实现途径、各自的优缺点以及方法之间的联系。 ... 题目： Time Series Data Augmentation for Deep Learning: A Survey.

#23. Contextual Data Augmentation - AI Tech & Paper Space

NLP: Transformer, BERT, ALBERT, data augmentation等2. ... 但該方法的缺點就是需要額外太多成本去干預了，而且效果的不確定性也高。

#24. Data Augmentation 数据增强分类 - 简书

几何变换的一些缺点包括额外的内存、变换计算成本和额外的训练时间。必须手动观察一些几何变换，如平移或随机裁剪，以确保它们没有改变图像的标签。最后， ...

#25. 博碩士論文行動網

檢測模型訓練瑕疵樣本時，容易發生瑕疵樣本不足的缺點，傳統方法直接使用數據增強的方式改善其 ... And then, the data augmentation through simple techniques, ...

#26. 深度學習中的正則化技術(附Python代碼) - 知識星球

L2和L1正則化. Dropout. 資料增強(Data augmentation). 提前停止(Early stopping).

#27. 深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras - mitutao

也就是Data Augm. ... 深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras. 在深度学习中，当 ... 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter.

#28. trick—Data Augmentation - 云+社区- 腾讯云

尺度和长宽比增强变换有个缺点，随机去选Crop Center的时候，选到的区域有时候并不包括真实目标的区域。这意味着，有时候使用了错误的标签去训练模型。如 ...

#29. 机器学习- Data Augmentation 策略- AI备忘录 - AIUAI

Data Augmentation 策略数据增强是提高模型性能和泛化能力的重要方法. ... aspect ratio augmentation，如Google Inception 网络； 其缺点：随机选择crop center 时， ...

#30. 深度学习图像数据增广方法研究综述- 中国学术期刊网络出版总库

... 场景和优缺点进行比较和分析,帮助研究者根据数据的特点选用合适的数据增广方法, ... Innumerable works have proven the effectiveness of data augmentation for ...

#31. 数据增强(Data Augmentation)的简介、方法、案例应用之详细 ...

Dataset之DA：数据增强(Data Augmentation)的简介、方法、案例应用之详细 ... 攻略 目录Numpy库简介补充—Numpy库的缺点Numpy库安装Numpy库使用方法.

#32. 利用深度學習技術讓裂縫無所遁形

以「影像分類」方式作為裂縫偵測的優點是計算速度快，但缺點是當裂縫位置 ... 影像不易取得的問題，此時可透過一般資料擴增(Data Augmentation)（如 ...

#33. 陪你讀論文- Part-Aware Data Augmentation for 3D Object ...

今天要來看一篇3D point cloud data augmentation 的論文，裡面的概念雖然 ... 順便加上robustness 的測試，去了解各operation 的優缺點，robustness ...

#34. trick—Data Augmentation - 代码交流

我们对其进行了改进，提出Supervised Data Augmentation方法。 尺度和长宽比增强变换有个缺点，随机去选Crop Center的时候，选到的区域有时候并不包括真实目标的区域。

#35. 用于一致性训练的无监督数据增强 - 一译

深度学习的根本缺点是，它通常需要大量标记数据才能正常工作。 半监督学习（SSL）（Chapelle ... Randaugment: Practical data augmentation with no separate search.

#36. 哈工大｜NLP数据增强方法？我有15种 - 智源社区

论文标题：Data Augmentation Approaches in Natural Language Processing: A ... 一共总结了15种NLP可以用到的数据增强方法、优缺点，还有一些使用技巧，十分良心。

#37. 常见的数据扩充（data augmentation）方法_RJzz-程序员宝宝

本文是对VVC参考软件下doc目录中的NextSoftware-Data Structure的一个翻译动机HM的缺点复杂的数据结构Z-index 令人产生歧义的数据模型（TComDataCu） 糟糕的代码可读性 ...

#38. Day 12：影像数据增补(Data Augmentation) · 大专栏

前一篇利用CNN 辨识手写阿拉伯数字，其实有几个缺点：. MNIST 的训练数据与鼠标撰写的样式有所差异，我猜MNIST 的数据收集应该是请 ...

#39. 开箱即用！谷歌自动数据增强算法RandAugment

大量的工作论证了使用数据增强（Data Augmentation）能够提升模型的鲁棒性和泛化能力。 ... 其具有潜在的可能性以解决传统数据增强方法的缺点。

#40. 基於改良型Mask RCNN 演算法之路面坑洞檢測研究Research ...

(Data Augmentation)和直方均衡化(Histogram Equalization)，對資料集 ... 以快速的分割目標和背景區域，但缺點無法像其他物件檢測演算法有. 較高的準確率。

#41. 大殺器！攻克目標檢測難點秘籍四，資料增強大法 - sa123

資料增強（Data Augmentation）是一種透過讓有限的資料產生更多的等價資料 ... 幾何轉換的缺點：佔用額外的記憶體，轉換操作消耗計算成本和額外的訓練 ...

#42. python - 镜像包含anchor 定数据的CNN训练图像有哪些缺点？ - IT ...

python - 镜像包含anchor 定数据的CNN训练图像有哪些缺点？ 原文 标签 python opencv tensorflow conv-neural-network data-augmentation.

#43. Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集 - 程序员资料

Data Augmentation --数据增强解决你有限的数据集_chang_rj的博客-程序员资料_数据增强 ... 这种方法的唯一缺点是，输出看起来更具艺术性而非现实性。

#44. 哈工大｜NLP数据增强方法？我有15种 - 文章整合

论文标题：Data Augmentation Approaches in Natural Language ... 一共总结了15种NLP可以用到的数据增强方法、优缺点，还有一些使用技巧，十分良心。

#45. 长文总结半监督学习（Semi-Supervised Learning） - 极市社区

具体来说，由于正则化技术（例如data augment 和dropout）通常不会改变模型 ... 基本思想是一致的，但这类方法主要缺点是：模型无法纠正自己的错误。

#46. 面试题库- 深度学习中对不平衡样本的处理方式 - 小象学院

数据层面进行数据重采样(图像数据的data augmentation包括旋转、平移、裁剪等) 算法层面可以 ... 深度学习中你见过哪些loss function，优缺点/分别在什么场景下使用.

#47. 深度學習: 從入門到實戰, 使用MATLAB (附範例光碟) | 誠品線上

... 大幅降低進入深度學習技術的門檻，但仍有環境設置困難、套件版本不一等缺點。 ... 圖像預處理2-4 資料擴增(Data Augmentation) 第三章深度學習常見模型與函式語法 ...

#48. 現書<姆斯>深度學習：從入門到實戰(使用MATLAB) 郭至恩全華 ...

... 大幅降低進入深度學習技術的門檻，但仍有環境設置困難、套件版本不一等缺點。 ... 圖像預處理2-4 資料擴增(Data Augmentation) 第三章深度學習常見模型與函式語法 ...

#49. TripletLoss應用於車牌偵測#2/2 – CH.Tseng

因此，本文改為on training的方式，也就是訓練時才動態隨機的產生Triplet images。 Data augmentation：由於訓練資料改為on training方式產生， 因此不需 ...

#50. Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍

在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性, ... 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter.

#51. Data Augmentation Approaches in Natural Language ... - Yam

直接使用微调的BERT 来预测OP 和OA 样本的标签。 优缺点对比. 方法, 优点, 不足. 释义：同义词, 1. 易于使用。

#52. 数据增强——Keras Image Data Augmentation 各参数详解

图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像 ...

#53. 雙11主打 深度學習最佳入門邁向AI專題實戰 - MoMo購物

6.6 影像資料增補(Data Augmentation) 6.7 可解釋的AI(eXplainable AI ... 9.9 卷積神經網路的缺點第10章生成對抗網路(GAN) 10.1 生成對抗網路介紹

#54. [译] 在深度学习训练过程中如何设置数据增强？ - 掘金

原文地址：How to Configure Image Data Augmentation When Training Deep ... 但是，深度学习有一个令人头疼的缺点，那就是需要大量样本来进行训练 ...

#55. 資料增強：資料有限時如何使用深度學習？ （續） - ITW01

... 原標題data augmentation how to use deep learning when you have ... 這種方法唯一的缺點在於輸出結果看起來太有藝術感了，以至於顯得不那麼 ...

#56. Nighttime Data Augmentation using GAN for Improving Blind ...

基于摄像头的盲点检测系统改善了基于雷达的系统在精确检测车辆位置方面的缺点。但是，与许多基于相机的应用一样，在夜间等低照度环境下检测性能不足。这个问题可以通过训练 ...

#57. 分析BDA——Base Data Augmentation对方向分类器的作用

分析BDA——Base Data Augmentation对方向分类器的作用 ... 但是它的缺点也是明显的，一是大规模采用这样的方法会增加训练复杂性、加大计算成本，二是 ...

#58. 如何解決少樣本困境？「文本增強+半監督學習」雙管齊下！

定義： 所謂條件增強（Conditional Data Augmentation），就是意味著需要 ... 為克服這一缺點，Mean Teacher採取對模型參數進行EMA平均，其認為訓練 ...

#59. EDA 文本數據擴充方法 - PCNow

出自論文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》。作者也提供了EDA 的 ... EDA 的缺點.

#60. 想讀懂YOLOV4，你需要先了解下列技術(一) - 幫趣

論文名稱：Random erasing data augmentation ... 作者認爲mixup的缺點是：Mixup samples suffer from the fact that they are locally ambiguous and ...

#61. Rolling Planet

而Yolo9000 也就是YOLO v2 針對YoloV1 的缺點做了一些改進： ... 資料使用自己拍攝的440 張骰子實照，並利用Data augmentation 進行資料擴充，. 詳細處理流程如下：.

#62. 結合訓練策略以增強轉移式完整中文語篇剖析器

... Parser,Dynamic Oracle,Imbalanced Data,Unsupervised Data Augmentation, ... 增強來增強關係識別的能力，解決了中文資料數據不平衡且含有大量隱式關係的缺點。

#63. 深度学习详解及在图片鉴别的实践应用 - 又拍云

TensorFlow 支持GPU、分布式（弥补了Caffe 不支持的缺点）， ... Data Augmentation 算法通过对同一张图片进行旋转、缩放以及翻转等操作，将图10老鼠 ...

#64. Tensorflow：TFRecord文件的预处理是否比实时数据预处理快？

是的，有优点（+++）和缺点（-）： ... As a side question, could data augmentation even be done in Tensorflow if was not done during(I think you mean)before ...

#65. NLP 数据增强方法EDA | 码农家园

出自论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance onText Classification Tasks》。 2.具体方法.

#66. A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach

AutoAugment 的缺点：（1）大规模采用这样的方法会增加训练复杂性、加大计算 ... Data Augmentation and its Trade-offs：图的意思就是：蓝色线表示没有做任何数据增强 ...

#67. 結合機器視覺與深度學習之金屬圓柱表面缺陷檢測系統 - 儀科中心

比鄰近區域高，然而採用條狀光源的缺點會有，如 ... 飽和度與色相(hue) 等一般常見的數據增強(data augmentation)方法，但本文並未使用隨機裁剪.

#68. 软性上下文数据增强技术（Soft Contextual Data Augmentation ...

这篇博客主要是介绍论文Soft Contextual Data Augmentation for ... 但是SCA一文的作者指出了LM_sample方法也存在一个缺点：为了产生一个与原始句子 ...

#69. [NLP]snorkel相关论文阅读

缺点 是成本巨大，优点是噪音较少。一个具体的例子：腾讯的一个 ... 《Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation》.

#70. [Keras]-Data Augmentation - 趣讀

缺點 是引入了一個需要手動調整的hyper-parameter，即正則化參數。詳見->這里。 (3)Dropout︰這也是一種防止過 ... 下面我們來討論Data Augmentation︰.

#71. 資料增強相關總結 - 程式前沿

Data Augmentation 是通過少量的計算從原始圖片變換得到新的訓練資料。 ... 尺度和長寬比增強變換有個缺點，隨機去選Crop Center的時候，選到的區域有 ...

#72. NLP中的数据增强技术

在图像领域，数据增强（data augmentation）是很常见的技术，而NLP领域 ... 然而这种方法的缺点在于不太好确定到底mask句子的哪一部分，必须使用一些 ...

#73. 一种简单的神经机器翻译数据扩充方法 - 中国中文信息学会

作为一种增加训练数据的常用方法，数据扩充（data augmentation）技术已经被广泛 ... 然而，该方法也存在一个缺点，通过随机对一些单词替换为其他单词可能会损坏句子 ...

#74. 机器学习- Data Augmentation 策略- 云+社区 - 腾讯云

Scale Jittering，如VGG 和ResNet；; 尺度和长宽比增强变换- Scale and aspect ratio augmentation，如Google Inception 网络； 其缺点：随机选择crop ...

#75. W2_deepmind - Heywhale.com

直接将所有的图片分辨率放缩到96x96; ### data augmentation None, 不进行任何的数据增强； ### data unbalanced 不使用任何针对于数据不平衡处理的方法； loss weight ...

#76. 深度學習-資料集增強-方法_實用技巧 - 程式人生

Data Augmentation --資料增強解決你有限的資料集can my “state-of-the-art” neural ... 這種方法的唯一缺點是，輸出看起來更具藝術性而非現實性。

#77. 对比正则化- 程序员ITS304

L2正则化缺点：需要尝试不同的λ，代价高2.early stopping 缺点：提早停的时候， ... set上的loss比较大，不太满意3.data augmentation 优点：获得更多数据比较容易，.

#78. 應用人工智慧結合紅色地圖判釋集水區內地質災害潛勢The ...

缺點 是準確率可能會比批次梯度下降法來得不好，因為每次. 更新的方向可能不是全局最佳解，如 ... 積神經網路訓練時，也將使用影像擴增技術(Data augmentation)，將.

#79. 一、数据增广 - 深度学习百科及面试资源

参考文献¶. [1] Autoaugment: Learning augmentation strategies from data. [2] Randaugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space. [3] ...

#80. 深度学习为什么需要那么多的数据？ - Oldpan的个人博客

但是，深度学习有一个令人头疼的缺点，那就是需要大量样本来进行训练才能 ... 也就是所谓的data augmentation，在kaggle上很多的trick都是通过在数据 ...

#81. NVIDIA Jetson Nano 如何執行深度學習範例？分類模型辨識 ...

dropout技術在之前已介紹並實際應用過，在此所要介紹的是Data augmentation。不同於Dropout透過丟棄 ... 缺點. 拍攝時需考慮角度對焦及距離，搜集data會發費較多時間。

#82. 深度学习－Overfitting－数据增强Data Augmentation - 极客分享

缺点 是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. ... 数据增强变换（Data Augmentation Transformation）. [plain] view plaincopyprint?

#83. test - TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用

優點: 訓練時速度快(因為全部資料都在記憶體中); 缺點: 資料量有限制(因為資料 ... 深度學習模型訓練時，加入image data augmentation降低overfitting ...

#84. 卷积神经网络的缺点是什么？ - 程序员大本营

虽然数据扩增(data augmentation)在一定程度上解决了这个问题，但这个问题并没有得到彻底的解决。 池化层. 池化层的存在会导致许多非常有价值的信息的丢失，同时也会 ...

#85. 哈工大｜NLP數據增強方法？我有15種 - 中國熱點

數據增強（Data Augmentation，簡稱DA），是指根據現有數據，合成新數據的一類方法。畢竟數據才是真正的 ... 作者還貼心地整理了上述方法的優缺點。

#86. 双边带调制的优缺点 - 小仔百科网

题目:Data augmentation for deep learning-based radio modulation classification来源:Huang L, Pan W, Zhang Y, et al. 增强调制的无线信号类似于增强图像, ...

#87. 核密度估计的缺点_计算核密度估计的方差_核密度预测点密度

其实现在图像处理/深度学习里用的数据增强(data augmentation)技术就是一种(核)密度估计.核密度估计(KDE)从一堆离散数据中产生一个密度函数,其对应的分布等价于先从 ...

#88. 支付宝-发展史及其优缺点- 润新知 - 编程部落

支付宝-发展史及其优缺点; 相关阅读: MySQL的Null值 · Spring Boot集成Swagger ... Data Augmentation · TriggerBN ++ · Attention Is All You Need

#89. 机器学习在脑功能障碍磁共振成像诊断中的应用

但其缺点在于，线性模型要求自变量与因变量之间必须呈线性关系，因此不适用于处理一些非线性关系的 ... A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning[J].

#90. 如何解決機器學習中數據不平衡問題 - Big Data in Finance

隨機採樣最大的優點是簡單，但缺點也很明顯。上採樣後的數據集中會反復出現一些樣本，訓練出來的模型會有一定的過擬合；而下採樣的缺點顯而易見，那 ...

#91. Mmdetection mosaic - Proudly Yours

Mosaic augmentation; bbox IOU loss (tried a bit but so far not a great result, ... MMDetection In addition to saving the model, the original data and ...

#92. 目标检测——数据增强处理【Data Agumentation + Mosaic】

... hue=.3, sat=1.5, val=1.5,): '''random preprocessing for real-time data augmentation''' line = annotation_line.split() image = Image.open(line[0]) iw, ...

#93. 威而鋼網站表考題庫辦理體系缺點或致考題保密 - 必利勁用法用量教學 ...

#94. 不平衡資料的二元分類2：利用抽樣改善模型品質

SMOTE 在分類表現上通常可以給我們不錯的分類結果，但最大的缺點在於可能會讓算法對於「特徵重要性」 (Variable Importance) 失真。

#95. 深度學習框架是什麼 - Dibotec gmbh

... 從歷史，致命問題出發，再看具體演算法的思想，框架，優缺點和改進的方向，又總結了CNN和RNN ... 深度學習領域的資料增強(Data Augmentation) 01.

#96. 核密度估计的缺点_核密度_核密度估计arcgis - 小铸知识网

其实现在图像处理/深度学习里用的数据增强(data augmentation)技术就是一种(核)密度估计.核密度估计(KDE)从一堆离散数据中产生一个密度函数,其对应的分布等价于先从 ...

#97. 2020 ECCV 目标检测冠军 - 全网搜

... 参考开源仓库bbox-augmentation(3) 对以上所有数据应用albumentations. ... 算是全球顶级科技博主，视频质量很高，而且说不喜欢、缺点、抄袭各种 ...

#98. d0evi1的博客: (图片流量有限，迁移中！)

简单将所有data进行混合并训练单个共享的CTR模型不能很好地在所有domains上工作良好。 除了混合数据并训练一个shared ... 这种方式也会有一些缺点：.

#99. 多層次模式與縱貫資料分析: Mplus 8 解析應用

此時貝氏方法恰好能夠補足其缺點,例如可利用蒙特卡羅技術對特定後驗分配的近似演算,例如資料增廣(data augmentation)(Tanner & Wong, 1987)和吉布斯抽樣(Gibbs ...