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图像数据增强方法一览（附python代码）低调大师
若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项...
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一种配电网巡检数据对抗扩充方法、系统、设备及介质.pdf
一种配电网巡检数据对抗扩充方法、系统、 设备及介质 (57)摘要 本发明公开一种配电网巡检数据对抗扩充 方法、系统、设备及介质，包括：对配电网巡检实 景图像分离出目标设备及目标设备...
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数据扩充技术对模型泛化能力的影响问题
因此，在实际应用中，需要根据具体任务和数据集来选择合适的数据扩充技术和参数。以上就是数据扩充技术对模型泛化能力的影响问题的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！我点击提交，为...
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基于数据扩充和三元组损失的不匹配声学场景的鲁棒识别方法
在数据规模不匹配问题中,首先从数据平衡角度对系统性能影响进行理论分析,进而提出基于mixup和随机替换的数据扩充方法来对数据规模不匹配问题进行解决,mixup方法通过两个样本的凸组合产生新样本对数据集进行扩充、随机替换方法通过两个...
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深度学习中超大规模数据集的处理|码农网
其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在 使用数据增强技术提升模型泛化能力 一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训...
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几种常见的缺失数据插补方法
重估算由Rubin等于1987建立起种数据扩充统计析作简单估算改进产物首先重估算技术用系列能值替换每缺失值反映替换缺失数据确定性用标准统计析程替换产若干数据集进行析自于各数据集统计结进行.
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大数据培训：填充缺失值的方法
多重填充是由Rubin等人于1987年建立起的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值替换每个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若...
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做机器学习项目数据不够？这里有5个不错的解决办法
有很多方法可以扩充数据。仍然是汽车图像的例子，你可以旋转原始图像，更改光照条件，以不同方式裁剪。因此对于一个图像，你可以生成不同的子样本。这样，你就可以减少对分类器的过度拟合。但...
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