定义:我对脑电信号分类进行了研究,重点是利用原始脑电信号区分两个不同类别的脑电信号。数据的可获得性在脑电领域提出了一个重大的挑战,这就需要实施数据增强技术。在我的例子中,我将零均值和可变标准差的加性高斯噪声(σ∈{0.1,0.01,0.001})应用于原始脑电信号进行数据增强。此外,我还考虑了加性噪声的放大系数(m∈{1,2,3})。通过使用m和σ的不同组合来增强我的训练数据,我观察到在大多数情况下,测试集的准确性有所提高。
问题:以训练数据为X_train,增强数据为X_train_aug,测试数据为X_test,我想确定(X_train,X_test)与(X_train_aug,X_test)之间是否存在一种数学关系来解释观察到的改善。是否有任何标准来衡量这些变量之间的关系,以帮助阐明结果?
提前谢谢。
发布于 2023-06-03 12:10:35
嗯,您观察到的改进可能只是为了获得更多的培训数据,以便更好地利用您的模型的能力:意味着更好的准确性和更广泛的泛化。
另一个(或额外的)选项是,添加的噪声使您的模型正则化,使其更健壮(并且在测试集上更好)。
如果你增加太多的噪音,你应该观察性能下降。此外,高斯噪声具有零中心(即均值为零)的优点,因此它平均抵消。
https://datascience.stackexchange.com/questions/121946
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