在做一些图像分类训练任务时,我们经常会遇到一个很尴尬的情况,那就是:
明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片,但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时,模型就不认识了,或者说识别精度很低。
很明显,模型的泛化能力太差,难道戴着头盔的猫咪就不是猫咪了吗?
今天就来说一个可以解决这类尴尬问题的方法,不需要从模型算法上下功夫,而是从训练数据集上下功夫。
那就是数据增强,查看链接:数据增强让模型更加鲁棒。
1、什么是数据增强
数据增强是一种通过对原始数据集进行变换,生成新的训练样本的技术。
通过引入这些变化,可以有效地扩充数据集的规模,提高模型的泛化能力。
是不是很简单?
将原始数据集做一些变换然后送给模型做训练,此时裁剪出来的图片,可能就是猫咪尖尖的耳朵和大大的眼睛,训练过程中模型依然会判断这是猫。
此时,如果在送给模型一只戴着头盔的猫,即使模型不认识头盔,它也认识猫耳朵,从而识别出来这是一只猫。
2、数据增强的好处
在训练模型的过程中,数据增强有几个关键的好处:
1. 泛化能力提升
数据增强有助于让模型更好地适应不同的输入,而不仅仅是训练集中的样本,这使得模型在面对新的、未曾见过的数据时更为稳健。
2. 防止过拟合:过拟合是模型过度适应训练数据,但在面对新数据时表现不佳的现象。
数据增强通过引入更多变化,有助于降低模型对训练数据的过于依赖,从而减轻过拟合风险。
3. 模型鲁棒性增强
引入各种变化有助于模型学习到更丰富、更复杂的特征,使其更能够处理现实中的复杂情况。
数据增强的方法其实有很多,不同的方法适用于不同的数据和任务中:
7. 添加噪声:向图像中添加随机噪声,提高模型对噪声的鲁棒性。
8. 样本混合:将两个或多个样本的特征进行混合,生成新的样本。
总的来说,数据增强是提高模型性能的重要工具,这种方法不需要绞尽脑汁的去做算法优化和迭代,就可以产生很好的训练效果。
这让我想起了GPT这种大模型,他们之所以效果这么好,一方面是算法很牛,模型参数很多,另一方面是它的训练数据集是整个互联网上的数据。
参考:^ 数据增强让模型更鲁棒
原文地址:https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/134656911
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_39946.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!