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  • 详解深度学习中的正则化方法

    可以通过尝试一些做法来扩充数据集—旋转图像、剪切、缩放、变换等等。下图就是对手写字数据集进行的一些转换操作： 这种方法就是我们所说的数据增强，借助它我们通常能大幅提高模型的准确度，同时也...

  • 深度学习中的数据增强方法都有哪些？

    每张图对于网络来说都是不同的输入，加上原图就将数据扩充到原来的 10 倍。假如我们输入网络的图片的分辨率大小是 256×256，若采用随机裁剪成 224×224 的方式，那么一张图最多可以产生 32×32...

  • 什么样的数据不适合用深度学习（)

    深度学习的模型训练需要大量的数据，实际操作中，可以通过数据增强的技术对训练的图像数据集加入随机噪声，扩充数据集的样本量（) 第2题 以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是...

  • Infinity

    智源推出基于开源VLMs的合成数据生成方法，进一步扩充数据集规模和多样性。基于Infinity-MM，智源成功训练20亿参数的多模态模型Aquila-VL-2B，在同规模模型中取得最先进的性能。Infinity-MM是什么Infinity-MM是智源研究院推...

  • 基于历史出行记录扩充的公交乘客下车站点推算方法

    提出基于历史出行记录扩充的公交乘客下车站点推算方法.首先,使用多源数据集成的出行链方法进行下车站点推算,将已确定下车站点的数据作为历史数据集;其次,基于个人历史相似出行的方法对于未确定下车站点的记录进行推算;最后,选择...

  • Excel 数据集常见问题

    解决方法不影响 Excel 数据集的使用情况下忽略该空值，或者新增 Excel 数据集，上传删除字段后的 Excel。4. 后缀为xls的excel数据集不能成功上传问...

  • 机器学习之“小样本学习”可应用于证券择时场景 小样本学习(Few

    数据增强是实现小样本学习的方法之一，一种对数据集规模进行扩充的行之有效的办法。由于数据增强的存在，数据的规模更大，质量也越高，使网络模型可具备更强大的泛化能力。在数据量不足情况下，可训练一个生成对抗网络(GAN) ，通过学习过程给小样本数据集加上扰动来生成新样本，从而达到扩充数据的目的。#择时策略##金融##超额收益##预测#...

  • 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。但是...

  • 船体目标自动检测识别方法.pdf

    0014 优选地， 所述的训练数据集的扩充方法具体为： 0015 使用Mixup图像增强方式将训练数据集中不同的图片进行图像像素上的混合以扩 充数据集， 再将扩充后的训练数据集进行尺度上的变换...

  • 栅格数据

    栅(shān)格数据就是将空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元，并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。每一个单元（像素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体...

数据集的扩充方法

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