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…

这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题,第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起,看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决.以下模型实现和评估脚本,详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER NER问题抽象 实体识别需要从文本中抽取两类信息,不同类型的实体本身token组合的信息(实体长啥样),以及实体出现的上下文信息(实体在哪里)一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题,label主要有两种其中BIO更常见些 B…

第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现,这一章按解决问题的方法来划分,我们聊聊多任务学习,和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊,垂直领域标注样本少等问题的.Github-DSXiangLi/ChineseNER中提供了bert_bilstm_crf_mtl多任务, 和bert_bilstm_crf_adv对抗迁移两个模型,支持任意NER+NER,CWS+NER的Joint Training. 多任务学习 以下Reference中1,2,…

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…

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…

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…

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U…

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo…

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es…

最近遇到数据样本数目不足的问题,自己写的增强工具生成数目还是不够,终于在网上找到一个数据增强工具包,足够高级,足够傻瓜.想要多少就有多少!再也不怕数据不够了! 简介 Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强.它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能. 特色 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作. Augmentor包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.C…