相关方法合集见:https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文:https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下: 1. 同义词替换(SR: Synonyms Replace):不考虑stopwords,在句子中随机抽取n个词,然后从同义词词典中随机抽取同义词,并进行替换.(同义词其词向量可能也更加接近,在使用词向量的模型中不一定有用) 2. 随机插入(RI:…

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人…

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机…

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放.在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本,或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果. 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述,聊聊都有哪些数据增强方案,其中哪些适用于NER以及效果提升.代码详见 people_daily_augment NLP数据增强综述 Paper:Data Augmen…

前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力,这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案.之前没太重视这种方案,实在是方法过于朴实...不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞,所以我们再来聊聊~ Mixup paper: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization TF源码:https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10 torch复现:ClassicSolution…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪…

前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data (2)Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 网上也已经有了上述文章的翻译,推荐…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…