上一小节修改了我们的评估指标，然而效果并没有什么变化，甚至连指标都不能正常的输出出来。我们期望的是下面这种样子，安全事件都聚集在左边，危险事件都聚集在右边，中间只有少量的难以判断的事件，这样我们的模型很容易分出来，错误率也会比较低。
本文结合 A Visual Survey of Data Augmentation in NLP 和最新的综述论文 A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP，大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法，关于后者，重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix 方法。
数据增强与过拟合 验证是否过拟合的方法：画出loss曲线，如果训练集loss持续减小但是验证集loss增大，就说明是过拟合了。
《mixup：BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》
[1] - 深度学习大讲堂 - 海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享
flower_photos 数据量比较小，所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99，意思就是数据复杂度 < 模型复杂度
想要一个最先进的计算机视觉模型?首先你需要一个粗糙的数据扩充管道。在人工智能开发的这一点上，这是不容置疑的。 但是，拼凑数据增强管道的过程通常是手动和迭代的；这是一种痛苦。但是，请注意我说的是“通常”
验证是否过拟合的方法：画出loss曲线，如果训练集loss持续减小但是验证集loss增大，就说明是过拟合了。
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型，用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》。在这个专栏中，我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在数据增强中的应用，这也是AutoML技术最早期的应用之一。
Efficient and Robust Deep Networks for Semantic Segmentation
在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。
在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。与segmentation_models库一起，它为Unet和其他类似unet的架构提供了数十个预训练。有关完整代码，请访问Github。
要参考：https://github.com/GeorgeSeif/Transfer-Learning-Suite
本文将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知识并训练实际的模型。
deep learning in 2017 is magical. We get to apply immensely complex algorithms to equally complex problems without having to spend all our time writing the algorithms ourselves. Instead, thanks to libraries like TensorFlow and Keras, we get to focus on the fun stuff: model architecture, parameter tuning and data augmentation.
本文提出了一种用于视频动作识别的 Very Deep Two-stream ConvNet，通过使用具有较高 drop out 的卷积神经网络，提高了视频动作识别的准确率。该网络包括一个空间网络和一个时间网络，使用预训练和精细调整后的网络结构，在 UCF101 数据集上取得了不错的成绩。同时，作者还针对数据集过少的问题，提出了多种数据增强技术，进一步提高了网络的性能。
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。
数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。
推荐阅读时间：5min~8min 主要内容： Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（2）-- 深度卷积模型：案例研究 《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第2节笔记。 1 Why look at case studies 本周课程将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知
This repository contains the paper list of Graph Out-of-Distribution (OOD) Generalization. The existing literature can be summarized into three categories from conceptually different perspectives, i.e., data, model, and learning strategy, based on their positions in the graph machine learning pipeline. For more details, please refer to our survey paper: Out-Of-Distribution Generalization on Graphs: A Survey.
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models，该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法，论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。
本文系作者投稿作品 作者 | Zongwei Zhou（周纵苇） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 在深度学习研究应用中，有这样两个常见的场景： 一共手头有100个未标记样本，和仅仅够标记10个样本的钱，老板说，通过训练这十个标记的样本，能接近甚至达到训练100个样本的performance； 手头有了一个已经在100个样本中训练完的分类器，现在又来了100个新标记的样本，老板说，只给提供够训练10个样本的计算机；或者只给你提供够训练10个样本的时间，让分类器
今天的这篇文章源自于EMNLP 2021 Findings，论文标题为《AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification》。实际上用一句话即可总结全文：对于文本分类任务来说，在句子中插入一些标点符号是最强的数据扩增方法
Github 链接：https://github.com/mosaicml/composer
本文介绍了神经网络在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测、语义分割、图像生成和风格迁移、图像压缩和超分辨率、视频处理、三维视觉、计算摄影、迁移学习、数据增强和对抗性学习、计算机视觉与自然语言处理的结合等。同时，本文也介绍了一些常用的神经网络架构和模型，以及开源代码的利用和常见的数据增强方法。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
前面已经把分割模型的数据处理的差不多了，最后再加一点点关于数据增强的事情，我们就可以开始训练模型了。
下面要介绍的工作发表于CVPR2017（http://cvpr2017.thecvf.com/），题为“Fine-tuning Convolutional Neural Networks for
这个问题是2020年新提出来的，我觉得非常有参考和学习价值。AI方向本身就是一个多融合的领域，将基础性知识迁移应用到各个子方向，其实也是目前一大主流。本文主要分享深度学习的前沿研究，下次会特别分享计算机视觉方向的前沿研究。
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
Set of tools for real-time data augmentation on image data.
在AI模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步，一个拥有出色效果的深度学习模型，支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。因此，提升模型的效果的通用方法是增加数据的数量和多样性。但在实践中，收集数目庞大的高质量数据并不容易，在某些特定领域与应用场景甚至难以获取大量数据。那么如何能在有限数据的情况下提升模型的效果呢？
Wen Q, Sun L, Song X, et al. Time series data augmentation for deep learning: A survey[J]. arXiv preprint arXiv:2002.12478, 2020.
弱监督（Weak Supervision）可以让我们低成本的利用领域专家的知识来程序化的标注上百万级别的 数据样本，从而帮助我们解决人工智能时代的数据瓶颈问题。更确切地说，这是一个帮助将领域专家的知识编码到AI系统中的框架，专家知识注入的方式可以采用手写的推理规则或者远程监督。
1.data目录下，有两个hyp的文件：data/hyp.scratch.yaml和data/hyp.finetune.yaml具体内容如下：
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，以其速度和准确性而闻名。与涉及生成区域提案然后对其进行分类的多阶段过程的传统方法不同，YOLO 将物体检测框架化为单个回归问题，只需一次评估即可直接从完整图像中预测边界框和类别概率。
对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍
今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强，每一张都与众不同。
Dynamic Control Flow in Large-Scale Machine Learning
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现在，Facebook AI开源了用于数据增强的新Python库——AugLy。
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