2021年10月27日 · 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。 举例说明： 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。

数据增强通常是依赖从现有数据生成新的数据点来人为地增加数据量的过程。这包括对数据进行不同方向的扰动处理或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间中生成新数据点以人为的扩充新的数据集。 这里需要区分两个概念，即增强数据和合成数据： 合成 ...

2023年1月16日 · 数据增强可以帮助模型更好地泛化到未见过的数据，减轻过拟合问题，提高模型的性能和稳健性。不同的任务和数据类型可能需要不同的数据增强方法，因此应根据具体情况选择合适的方法。

我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。你知道有人提及大的数据集是效果好的保证。对自己数据集小感…

2022年12月13日 · 本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，Random Erasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask和KeepAugment等方法，还介绍了一些基于多样本的增强方法，如SMOTE, mosaic和Sam

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。

数据增强使用预先存在的数据来创建新的数据样本，从而改进模型优化和泛化性。 从最一般的意义上讲，数据增强是指通过提供缺失数据点来提高数据集的可分析性以便补充所谓“不完整数据集”的方法。

数据增强通过创建现有数据的多种变体来丰富数据集，使模型能够遇到更多不同的特征，提高模型在现实环境中的整体性能。 数据增强是提高机器学习模型性能的关键技术，特别是在数据稀缺或不平衡的情况下。

数据增强是从现有数据中人工生成新数据的过程，主要用于训练新的机器学习 (ml) 模型。ml 模型需要需要使用大量不同的数据集进行初始训练，但由于数据孤岛、法规和其他限制，要获得足够多样化的真实世界数据集可能具有挑战性。

2019年12月4日 · 数据增强（Data Augmentation）是一种通过让有限的数据产生更多的等价数据来人工扩展训练数据集的技术。 它是克服训练数据不足的有效手段，目前在 深度学习 的各个领域中应用广泛。