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

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

<p>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 center 时，可能出现选择的区域不包含 ...

#12. 深度学习图像数据增广方法研究综述 - 图象图形学报

Review of data augmentation for image in deep learning ... 类算法的原理、适用场景和优缺点进行分析，最后对数据增广方法的研究进行总结与展望。

#13. 基于图像的数据增强方法发展现状综述 - 汉斯出版社

Data Augmentation, Image Dataset, Image Processing, Deep Learning ... 的一部分像素信息，但其缺点是减少了训练图像上的包含信息的像素比例，并且 ...

#14. A survey on Image Data Augmentation 數據增強文獻綜述

Image Data Augmentation techniques2.1 Data Augmentations based on ... 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 ...

#15. 序列数据的数据增强方法综述 - 计算机科学与技术系

Data augmentation is here to alleviate ... 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。

#16. Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training

Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training ###### tags: ... FID(Frechet Inception Distance): IS的缺點是沒有考慮生成圖片與真實圖片之間的 ...

#17. 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.

#18. 【NLP】NLP数据增强的15种方法 - 51CTO博客

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。

#19. trick—Data Augmentation - 腾讯云开发者社区

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 ...

#20. Data augmentation - CodeAntenna

缺点 ：特征空间增强很难解释这个向量，AE的训练也是一个费时间的过程。 Adversarial training. 对抗训练包括一个竞争网络，这个网络的目的是学习一种对图像的增强方式从而 ...

#21. 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 ...

#22. Data Augmentation 資料增強 - CH.Tseng

在Keras使用Data augmentation的流程是：. 載入class：. from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator. 初始化ImageDataGenerator物件，並 ...

#23. 【智慧企業整合】 - Project 2 Turn 口罩?!

為了避免Overfitting 的情況將訓練集資料，透過Data augmentation ... 決梯度消失的問題，但其缺點需要較久的訓練時間。Resnet50 架構如.

#24. YOLOV4各个创新功能模块技术分析（二） - 吴建明wujianming

数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称：GridMask Data ... 作者认为mixup的缺点是：Mixup samples suffer from the fact that they are ...

#25. 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， ...

#26. 数据增强相关总结_maocaisheng的博客-程序员宅基地

Data Augmentation 是通过少量的计算从原始图片变换得到新的训练数据。 ... 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 ...

#27. 基于相似度进行句子选择的机器阅读理解数据增强

Machine reading comprehension data Augmentation for ... 针对以上缺点，本文引出了一种同时兼顾机器阅读理解的长文本与数据量不够的数据增强.

#28. 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 ...

#29. 1.8 其他正则化方法（Other regularization methods）

但是可以对已有的训练样本进行一些处理来“制造”出更多的样本，称为data augmentation（数据扩增）。 ... 而L2 regularization的缺点之一是最优的正则化参数.

#30. 保留重要信息的增量 - AI-SCHOLAR

KeepAugment: A Simple Information-Preserving Data Augmentation ... RandAugmentation改进了AutoAugment的缺点，如训练的复杂性和计算成本增加， ...

#31. 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 ... 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。

#32. 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。

#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. 提升深度學習模型的表現，你需要這20個技巧（附論文）

這個過程常被稱為數據增強（data augmentation）或數據生成（data generation）。 你可以使用生成模型，也可以使用某些簡單的技巧。

#35. RandAugment: Practical automated data augmentation with a ...

优点：自动搜索的数据增强策略可以显著提高模型准确率和模型鲁棒性，并且具有可迁移性，在推理阶段没有耗时；; 缺点：需要单独的搜索步骤，提高训练的复杂 ...

#36. 基于空间联合的红外舰船目标数据增强方法 - 中国光学期刊网

Data augmentation method of infrared ship target based on spatial association ... 其缺点是真实红外图像采用特定的红外传感器进行获取，根据目标的热辐射特性进行 ...

#37. 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 ...

#38. A Deep Learning Method for 3D Human Reconstruction

同时，作者也利用data augmentation和corruption策略来增加数据的多样性。 ... 但是，传统optimization-based的方法有若干缺点，首先是测试的时间耗时挺大，其次是对 ...

#39. 利用深度學習技術讓裂縫無所遁形 - AI HUB

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 ...

#40. YOLOv4 產業應用心得整理- 張家銘- 台灣人工智慧學校

Data Augmentation, Pixel-wise adjustments, Mosaic, 由4 張影像拼成1 張影像，增加了許多小目標，且Mini-batch 減少4 倍，進而減少GPU 的計算.

#41. 由简入繁探究机器视觉中的数据增强（上）

CutMix可以改进上述缺点，但很有可能遮挡样本的感兴趣区域，导致在训练过程中信息的缺失 ... Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey.

#42. 数据增强：数据有限时如何使用深度学习？ （续） - 百家号- 百度

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 ...

#43. 数据增强(Data Augmentation) - Johngo学长

目录前言1. Data Augmentation * 1.1 数据增强的作用1.2 图像增强小工具2. 数据增强的手段3. 数据增强的代码* 3.1 代码3.2 结果前言最近写论文需要 ...

#44. A survey on Image Data Augmentation 数据增强文献综述

A survey on Image Data Augmentation 数据增强文献综述. ... 除了计算大内存消耗和时间长等缺点，色彩变换也面临不安全性，比如识别人脸的关键信息是 ...

#45. 深度学习数据增强（Data Augmentation）--VOC数据集

... 项目简介优点： 该网站不需要注册，只需要在规定时间，按规则提交你的模型和技术报告即可！ 该比赛的数据集可以免费下载缺点： 如图所示，比赛任务项目目前较少 ...

#46. time series data augmentation survey - 掘金

time series data augmentation survey技术、学习、经验文章掘金开发者社区搜索结果。 ... NLP中的Data Augmentation ... defineProperty的缺点及vue3为什么用proxy.

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

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语义相似但是有丰富变化的句子，需要进行多次采样。比如说，给定一个句子， ...

#48. 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.

#49. 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 ...

#50. 深度学习图像数据增广方法研究综述 - 期刊界

... 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， ... Review of data augmentation for image in deep learning.

#51. 干货| Active Learning: 一个降低深度学习时间，空间，经济成本 ...

由于标记的医学影像训练数据量和自然图像的没法比，Data Augmentation是 ... 次都是从头开始fine-tuning，但是缺点是随着labeled数据量大增加，GPU的 ...

#52. Active Learning：一個降低深度學習時間，空間，經濟成本的 ...

由於標記的醫學影像訓練數據量和自然圖像的沒法比，Data Augmentation 是必須的 ... 的優點是模型的參數比較好控制，因為每次都是從頭開始fine-tuning，但是缺點是隨 ...

#53. CNN-RNN and Data Augmentation Using Deep Convolutional ...

This data augmentation technique is applied to the UrbanSound8K ... 此外，深度学习算法的主要缺点是它们需要大量数据集来表明它们的高效性能。

#54. 图对比学习的最新进展- AIQ - 人工智能

但是MVGCL的缺点是经过diffusion kernel后新生成的view是一个dense graph，使用 ... GRACE提出的Contrastive objective以及data augmentation的策略基于最大化输入样本 ...

#55. 數據增強 - 政府研究資訊系統GRB

技術故障診斷數據增強深度學習技術Data augmentation development增強學習模型生成對抗網 ... 故全計畫可分為三年計畫:第一年: 嘗試現有生成數據方法並比教優缺點:以.

#56. 半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL) - Jarvis' Blog

Mean Teacher 模型的一个主要的缺点是当训练时间足够长时, Teacher Model 的 ... 把更多复杂的Data Augmentation 方法应用于SSL 的数据扰动, 如MixUp, ...

#57. Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) - Mr. Opengate

darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights ... YoloV1 計算快速，能夠達到real-time 速度需求，缺點是對位置的預測不夠 ...

#58. AlexNet Notes | Ray Sin Learning notes - 點部落

有梯度消失的缺點，讓神經網路很難被優化。 ... Data augmentation. 原始圖片的像素是256x256，進行隨機抽取其中的224x224,且允許水平翻轉將資料擴 ...

#59. Self-Supervised Representation Learning - arXiv

The use of data augmentation has become an important component for instance discrimination methods as we will see in the more recent contrastive ...

#60. 基于空间联合的红外舰船目标数据增强方法

Data augmentation method of infrared ship target based on spatial association ... 其缺点是真实红外图像. 采用特定的红外传感器进行获取，根据目标的热辐射.

#61. 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] ...

#62. 深度学习浅析，以及又拍云图片鉴别的实践进阶

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 ...

#63. 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 ...

#64. SQL: SELECT * FROM this || 國家教育研究院-統計學學術名詞

data augmentation algorithm, 資料擴增演算法 ... database management system, 資料庫管理系統 ... defects per unit chart, 每單位缺點數(管制)圖.

#65. 目标检测入门之再读YOLOv4(二) - 古月居

3.1 CutMix; 3.2 Mosaic data augmentation ... 在介绍CIOU-loss之前,先说明IOU loss的缺点以及各个IOU loss的演进过程, 框回归loss进化过程如下:.

#66. Data Augmentation 教學：Image + Keypoints 同步資料增強

有些機器學習的影像分析任務，不只要辨識圖片是什麼，還需要同時找出物件「在哪裡」的位置資訊。這篇教學將帶你快速認識在Python3 進行資料增強好用 ...

#67. 深度學習中的Data Augmentation方法（轉） - 程式人生

深度學習中的Data Augmentation方法（轉） ... 也就是Data Augmentation 2. Regularization. ... 缺點是引入了一個需要手動調整的hyper-parameter.

#68. 没有足够多的数据怎么办？计算机视觉数据增强方法总结

本文总结了几种方法常见的解决的数据量少的问题的方法，并对Data augment 进行了详细的总结，希望对您有所帮助。

#69. [Day 16] 我的资料哪有这麽平衡！第一季(data augmentation)

缺点 是容易over fitting; Under-sampling:把大类别的资料量砍到和最小类别一样少。 缺点是容易under fitting. 资料增强(data augmentation). 资料增强就是增加资料的 ...

#70. 数据增强相关总结_maocaisheng的博客-程序员秘密

Data Augmentation 是通过少量的计算从原始图片变换得到新的训练数据。 ... 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 ...

#71. 深度學習中的Data Augmentation方法（轉）基於keras - 碼上快樂

也就是Data Augmentation . ... 深度學習中的Data Augmentation方法（轉）基於keras ... 缺點是引入了一個需要手動調整的hyper-parameter.

#72. paper 147：Deep Learning -- Face Data Augmentation（一）

paper 147：Deep Learning -- Face Data Augmentation（一） ... 也就是Data Augmentation （2）Regularization. ... 缺點是引入了一個需要手動調整的hyper-parameter.

#73. 图像数据增强(Data Augmentation in Computer Vision) - 相关文章

1.1 简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.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, ...

#74. 在跑模型的时候作者将训练集分为3种规模大小从而比较EDA ...

... NLP论文笔记:Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text ... 目前EDA的缺点：数据足够的时候，增强的效果有限。

#75. 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 ...

#76. Python人工智能开发从入门到精通 - Google 圖書結果

... 研究者设计了一些用于训练深度神经网络的技巧和方法,包括数据增强(Data Augmentation)、Dropout、动量(Momentum)等。 ... VGG模型具有一定的研究价值,其缺点是参数量.

#77. 深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras - 代码交流

深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras. ... 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. ... 下面我们来讨论Data Augmentation：.

#78. 目标检测图像数据增强（Data Augmentation）—— 旋转- 豆奶特

目标检测图像数据增强（Data Augmentation）—— 旋转 ... home/ymz/lsm/mmdetection/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/IMG_2608. ... 它有哪些缺点？

#79. Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集_chang_rj的 ...

Data Augmentation --数据增强解决你有限的数据集_chang_rj的博客-程序员信息网_augment data ... 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。

#80. 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來人工擴充 ... 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時間。

#81. 深度學習領域的資料增強(Data Augmentation) - Homin's Library

機器之心01. 什麼是資料增強資料增強（Data Augmentation）是一種通過讓有限的資料產生更多…

#82. [教學影片] 影像資料擴增(Image Data ... - LEADERG

影像資料擴增的方法主要有旋轉、平移、翻轉、縮放、伸展、斜體、彈性皺摺等方法，但須注意合理性。

#83. [教學影片] 影像資料擴增(Image Data Augmentation) 的原理與 ...

講師： 李明達老師LEADERG AI ZOO 人工智慧軟體: https://tw.leaderg.com/ai-zoo.

#84. Keras 以ResNet-50 預訓練模型建立狗與貓辨識程式 - G. T. Wang

... 大約為94%，而這裡則是改用ResNet50 模型為基礎，並將輸入影像尺寸提高為224×224，加上大量的data augmentation，結果可讓辨識的準確率達到99%。