本文介绍: 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技术。这些变换包括图像翻转旋转缩放裁剪以及其他各种手法。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。

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方法,不需要模型算法上下功夫,而是从训练数据集上下功夫。

就是数据增强,查看链接数据增强让模型更加鲁棒

1、什么数据增强

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技术

这些变换包括图像翻转旋转缩放裁剪以及其他各种手法。

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适应不同输入,而不仅仅是训练集中样本,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、更复杂特征,使其更能够处理现实中的复杂情况。

3、都有哪些方法做数据增强

数据增强的方法其实有很多,不同方法用于不同的数据和任务中:

1. 翻转:包括水平和垂直翻转,模拟不同视角下的图像。

2. 旋转:对图像进行旋转,增加不同角度的视角

3. 缩放裁剪:调整图像的尺寸模拟远近不同的拍摄距离

4. 平移:在图像上进行平移操作,改变物体在图像中的位置

5. 变换:仿射变换,包括平移、旋转、缩放和剪切操作

6. 颜色空间变换:转换图像的颜色空间,增加图像的多样性

7. 添加噪声:向图像中添加随机噪声提高模型对噪声鲁棒性。

8. 样本混合:将两个多个样本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。

大力出奇迹,只要数据足够多,模型就可以显的足够智能

知道没有小伙伴在做模型训练时用过上述方法呢?

参考:^ 数据增强让模型更鲁棒

原文地址:https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/134656911

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