概念 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。 方法 数据增强有一系列简单方法可供选择： 几何变换：翻转、旋转、缩放、裁剪、平移等 颜色变换：对比度调节、颜色反转、直方图均衡、色彩平衡、亮度等 Cutout：在图片中挖掉一个矩形块补0 Mixup：把两张图片线性叠加 5000 GPU hours RandAugment：减小搜索空间，所有变换采用相同的幅度 Refinement：在增强训练后再用原始数据训练一段时间 基于GAN的数据增强：利用原始数据分布生成新的数据 展望 数据增强是增大数据规模，减轻模型过拟合的有效方法，最近的研究也特别活跃。但目前的研究显示，最优的增强方式和数据集、网络都有关系，如何低成本地找到最优的增强方式，是一个非常难的问题。
但在 HSV 空间中进行处理可以得到增强后的彩色图像。 饱和度调整 对 HSV 空间的 S 分量进行处理可以实现对图像饱和度的增强。 饱和度的调整通常是在 S 原始值上乘以一个修正系数。 直方图均衡化 直方图均衡化将原始图像的直方图，即灰度概率分布图，进行调整，使之变化为均衡分布的样式，达到灰度级均衡的效果，可以有效增强图像的整体对比度。 直方图均衡化能够自动的计算变化函数，通过该方法自适应得产生有均衡直方图的输出图像。能够对图像过暗、过亮和细节不清晰的图像得到有效的增强。 类似深度学习中的卷积层 均值滤波 3*3 均值 高斯滤波 高斯分布的模板/滤波器 中值滤波 取相邻像素排序后的中位数 在实现降噪操作的同时，保留了原始图像的锐度，不会修改原始图像的灰度值。 锐化 图像锐化与图像平滑是相反的操作，锐化是通过增强高频分量来减少图像中的模糊，增强图像细节边缘和轮廓，增强灰度反差，便于后期对目标的识别和处理。锐化处理在增强图像边缘的同时也增加了图像的噪声。
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今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。2，简单介绍一下GAN生成数据的应用。 3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。 00 什么是无监督数据增强方法 我们先看看什么是有监督的数据增强方法。 (2)通过模型，学习出适合当前任务的数据增强方法，代表方法，AutoAugment【2】。 下面分别讲述。 它的基本思路：使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法。 1.1 原理 我们直截了当，流程如下。 1：准备16个数据增强操作。 大致原理就是这样，数据增强都是已有的操作，学习到的就是组合的策略，更多训练细节可以看原文。 1.2 实际效果 我们看两个例子。 第一个是SVHN门牌图像识别，下面是学习到的图像增强操作。 ?
今天带来一次有关于深度学习中的数据增强方法的分享。 00 什么是数据增强 在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。 为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好： 1、寻找更多的数据； 2、数据增强。 本篇主要描述数据增强。 什么是数据增强呢？ 如果再辅助其他的数据增强方法，将获得更多的数据集，这就是数据增强的本质。 01 空间几何变换类 1.1 翻转 翻转包括水平翻转和垂直翻转。 ? mixup的实验丰富，实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练对抗生成网络的稳定性 在其他类型的有监督学习、无监督、半监督和强化学习中，mixup还有很大的发展空间。
在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征， 改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1. 翻转变换 flip 4 2. 尺度变换 scale 8 6. 对比度变换 contrast 9 7. 噪声扰动 noise 10 8. ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 23 24 25 class DataAugmentation: 26 """ 27 包含数据增强的八种方式
数据增强可以分为，有监督的数据增强和无监督的数据增强方法。其中有监督的数据增强又可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法，无监督的数据增强分为生成新的数据和学习增强策略两个方向。 提出mixup方法的作者们做了丰富的实验，实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性 3 无监督的数据增强 无监督的数据增强方法包括两类： (1) 通过模型学习数据的分布，随机生成与训练数据集分布一致的图片，代表方法GAN[4]。 它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下： (1) 准备16个常用的数据增强操作。 从研究人员手工定义数据增强操作，到基于无监督的方法生成数据和学习增强操作的组合，这仍然是一个开放的研究领域，感兴趣的同学可以自行了解更多。
数据增强可以分为，有监督的数据增强和无监督的数据增强方法。其中有监督的数据增强又可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法，无监督的数据增强分为生成新的数据和学习增强策略两个方向。 提出mixup方法的作者们做了丰富的实验，实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性 它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下： (1) 准备16个常用的数据增强操作。 从研究人员手工定义数据增强操作，到基于无监督的方法生成数据和学习增强操作的组合，这仍然是一个开放的研究领域，感兴趣的同学可以自行了解更多。 你可能还想看 Pytorch 中的数据增强方式最全解释 深度学习CV？图像数据不足咋办？看这里
数据增强 卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 常用的数据增强方法 常用的数据增强方法如下： 1.对图片进行一定比例缩放 2.对图片进行随机位置的截取 3.对图片进行随机的水平和竖直翻转 4.对图片进行随机角度的旋转 5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化 从上面可以看出，对于训练集，不做数据增强跑 10 次，准确率已经到了 95%，而使用了数据增强，跑 10 次准确率只有 75%，说明数据增强之后变得更难了。 而对于测试集，使用数据增强进行训练的时候，准确率会比不使用更高，因为数据增强提高了模型应对于更多的不同数据集的泛化能力，所以有更好的效果。 以上就是深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现的详细内容，更多关于Pytorch 数据增强的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
翻译 | 赵朋飞 涂世文 整理 | 吴璇 这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。 ? 这些情况我们都经历过。 现在，用新的数据集训练神经网络，你就会得到你想要的结果。 通过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，根本上提升整体性能。 准备开始 在我们深入研究各种增强技术之前，我们必须先考虑一个问题。 在机器学习过程中的什么位置进行数据增强？ 答案相当明显：在向模型输入数据之前增强数据集，对吗？ 但是，在譬如深度学习的图像风格转换方面还是具有独特的优势，至少它的输出结果给人留下了深刻印象。 ? 深度照片风格转移。 注意如何在数据集上产生我们想要的效果。 事实上，我们可以使用现有训练好的模型再加上一点迁移学习的“神奇力量”来进行数据增强。 插值简介 如果想平移一个没有黑色背景的图像时候该怎么办？向内部缩放呢？旋转一个特定的角度？
沪深300指数增强 github（https://github.com/AlphaSmartDog/DeepLearningNotes/tree/master/Note-6%20A3CNet/Note- 6.4%20HS300%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA） 注：由于HS300使用的1min数据进行学习，使用数据量较大，相关数据库没有上传到github。 8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%80%89%E8%82%A1-SH50%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA） ---- 这里简单的构建了一个使用深度强化学习算法实现多因子选股的框架 不过，目前DRL无论policy还是value都是使用神经网络作近似函数，深度强化学习算法近似函数的核心是使用深度学习模型（神经网络），就目前来看神经网络并不能很好的解决交易市场时间序列预测的问题，也就很难比较准确的给强化学习框架一个精确的估值 两种指令分别对应强化学习的离散和连续处理两种问题。 ----
可能你会说：这还不简单，迁移学习啊 soga,小伙子可以啊，不过今天我们不讲它（因为我还没实践过） 在这篇文章中，我们将讨论并解决此问题： 俺、咋滴解决的嘞~？ 二 图像增强：它是什么？ 三 接下来我会从这四方面来讨论解决数据不足的问题 1.图像增强：它是啥（四声）？它为什么如此重要？ 深度神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN），尤其擅长图像分类任务。 image source：https://www.eff.org/ai/metrics 如果想克服收集数以千计的训练图像的高昂费用，图像增强则就是从现有数据集生成训练数据。 source image:https://github.com/aleju/imgaug 2.使用Keras进行基本图像增强 有很多方法来预处理图像，在这篇文章中，我借鉴使用keras深度学习库为增强图像提供的一些最常用的开箱即用方法 四 我在这里展现了一张图片的增强结果，下图是我最后的增强结果 ? 左上、增强测试图片 右上、增强结果 左下、原始数据标签 右下、原始数据
微信公众号：OpenCV学堂 图像数据增强方法概述 图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响，当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够，识别率与准确率不高 本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强，获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。 通读全文你将get到如何几个技能： 使用标准化对图像进行图像增强 使用几何变换（平移、翻转、旋转）对图像进行数据增强 使用随机调整亮度对图像进行增强 使用随机调整对比度对图像进行增强 演示基于mnist 图像标准化 关于图像标准化的原理，可以看本公众号以前的文章即可，点击如下链接即可查看： 深度学习训练-详解图像数据标准化与归一化 标准化的图像增强代码如下： def standardization() 随机亮度 随机亮度通过调整图像像素值改变图像亮度，这种方式对图像进行数据增强的代码如下： def random_brightness(): results = np.copy(batch_xs)
与前几日发表在DeepMind博客上的综述性文章不一样的是，本次David具体描述了DeepMind在深度增强学习运用的细节，他认为AI=增强学习+深度学习，详细介绍了基于价值、策略和模型的三种深度增强学习实现途径 大纲 深度学习介绍 增强学习介绍 基于价值的深度增强学习 基于策略的深度增强学习 基于模型的深度增强学习 ? 深度学习 ? 深度表示 一个深度表示由许多函数组成 其梯度可根据链规则反向传播 ? 深度神经网络 一个深度神经网络一般由以下几个部分组成： 线性变换 非线性激活函数 输出时的一个损失函数 ? 深度增强学习 使用深度神经网络来代表： 价值函数 策略 模型 通过随机梯度递减优化损失函数深度增强学习 ? 基于价值的深度增强学习 ? 异步增强学习 利用标准CPU的多线程 同时执行多种情况下的智能体任务 在不同线程间分享网络参数 平行非关联数据 1、 经验回放中可代替的选择 2、 平行非相关数据 与通用增强学习相同的加速
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。 然后作者针对这三个成对的数据集，提出了一种新的图像增强算法。通过学习手机拍摄的照片和单反照片之间的映射关系来将手机拍摄的照片提升到单反水平，这是一个端到端的训练，不需要额外的监督和人为添加特征。 本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。 动态增强滤波器： ? 标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一 可视化结果如下： image.png 总的来说，这篇论文提出了一个混合模型，内容层用于增强低亮度输入图像的可见性并学习对场景内容的整体估计；边缘网络用改进的空间变体RNN从其输入和梯度中学习边缘信息
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。 然后作者针对这三个成对的数据集，提出了一种新的图像增强算法。通过学习手机拍摄的照片和单反照片之间的映射关系来将手机拍摄的照片提升到单反水平，这是一个端到端的训练，不需要额外的监督和人为添加特征。 本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。 动态增强滤波器： ? Range scaling layer可以实现像素强度的逐像素缩放，相比于传统的residual-learning残差学习网络，本文提出的RSGUNet网络能力更强，它能学习到更精细、更复杂的低质量图像到高质量图像的映射关系 标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。 然后作者针对这三个成对的数据集，提出了一种新的图像增强算法。通过学习手机拍摄的照片和单反照片之间的映射关系来将手机拍摄的照片提升到单反水平，这是一个端到端的训练，不需要额外的监督和人为添加特征。 ，且可以抑制一定程度的椒盐噪声，定义为： 总的损失函数为： 最终要优化的目标函数如下，W为网络要学习的参数，L为总的损失函数， 最后的结果如下： 这篇文章提出了一个照片增强的算法，将手机照片提升到单反水平 本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。 标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一
所以我们今天不妨就来厘清强化学习的真正价值与现实难题。 深度学习、强化学习、 深度强化学习，傻傻分不清楚？ 经过几年的市场教育，大多数开发者对于深度学习框架能够做什么、怎么做，已经比较有谱了。 不过，增加了强化学习功能的开发框架，大大降低了强化学习训练的编程难度和工作量，对于想做强化学习但又无力从零开始搭建环境和训练的技术人员和企业来说，无疑是个好消息。 强化学习是通过环境给出的奖惩结果来学习，需要带有回报的数据。 2.交互方式。强化学习的学习过程是动态的，需要与环境进行交互来完成，不是给什么样本就学什么，没有环境都白搭。 3.解决问题。 深度学习是稳定的，有固定的数据集和固定目标，超参数出现很小的改动，最终的性能也不会受到太大影响。 比如百度加快跟进强化学习框架，就很好地填补了中文文档和训练数据在强化学习算法中的不足。 另外需要考虑的，则是中文世界的开发者数量、数据规模、用户体量，对技术框架的支持能力也是一大挑战。
深度学习与强化学习 随着 DeepMind 公司的崛起，深度学习和强化学习已经成为了人工智能领域的热门研究方向。 除了众所周知的 AlphaGo 之外，DeepMind 之前已经使用深度学习与强化学习的算法构造了能够自动玩 Atari 游戏的 AI，并且在即时战略游戏 StarCraft II 的游戏 AI 构建上做出了自己的贡献 本篇 PPT 将会从强化学习的一些简单概念开始，逐步介绍值函数与动作值函数，以及 Q－Learning 算法。然后介绍深度学习中卷积神经网络的大致结构框架。 最后将会介绍卷积神经网络是如何和强化学习有效地结合在一起，来实现一些简单的游戏 AI。 之前也写过一份PPT《当强化学习遇见泛函分析》，两份 PPT 有一些重复的地方，读者选择一些看即可。 之前文章从强化学习的定义出发，一步一步地给读者介绍强化学习的简单概念和基本性质，并且会介绍经典的 Q-Learning 算法。
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。 从本世纪10年代中期开始，基于深度学习的方法已应用于计算机视觉和媒体处理领域，以提高质量，但这需要大量的GPU计算能力，随着GPU成本逐渐降低，深度学习网络的复杂性将会逐渐增加。 近期IBC发布的一篇论文提出了一种名为“ SUPERNOVA”的解决方案，该平台使用基于深度学习的媒体处理方法来提高媒体内容的视觉质量。 接下来我们介绍一下各个模块： 上采样模块 对于SUPERNOVA，该模块首先引入了预处理以有效地准备训练数据集，然后提出了一种新颖的深度神经网络以提高性能。 此外，对于真正的媒体服务，应注意深度神经网络的复杂性。因此提出一种在训练网络时使用来自媒体内容提供商的实际数据的方案。具体网络结构如下图所示 ?
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