M_z def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差， 99% 的数据落在
从而完成数据扩增（Data Augmentation）操作。 ? 1. 数据扩增为什么有用？ 在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。...有哪些数据扩增方法？ 数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。...对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。...常用的数据扩增库？...3.1 torchvision pytorch官方提供的数据扩增库，提供了基本的数据扩增方法，可以无缝与torch进行集成；但数据扩增方法种类较少，且速度中等； 链接：https://github.com
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...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 论文开篇提到目前数据扩增存在的主要问题：产生数据多样性的同时如何保证其仍然在同一个语义空间中？...简单地说，增强数据扩增的多样性很容易，核心就一个字："乱"，例如许多数据扩增方法会随机打乱一个句子中token的位置，或者是随机删除某些token，随机插入某些token。...这确实是一种还不错的数据扩增方法，但是论文作者却并不是这么做的 为了描述简单，我们仅讨论对于给定句子S中的一个token \tilde{w}进行扩增的情况（实际上句子S中的所有token都会进行该操作）
本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。...2 数据扩增方法 本章主要内容为数据扩增方法、OpenCV数据扩增、albumentations数据扩增和Pytorch读取赛题数据四个部分组成。...2.1 学习目标 理解基础的数据扩增方法 学习OpenCV和albumentations完成数据扩增 Pytorch完成赛题读取 2.2 常见的数据扩增方法 数据扩增是一种有效的正则化方法，可以防止模型过拟合...需注意： 不同的数据，拥有不同的数据扩增方法； 数据扩增方法需要考虑合理性，不要随意使用； 数据扩增方法需要与具体任何相结合，同时要考虑到标签的变化； 对于图像分类，数据扩增方法可以分为两类： 标签不变的数据扩增方法...：数据变换之后图像类别不变； 标签变化的数据扩增方法：数据变换之后图像类别变化； 而对于语义分割而言，常规的数据扩增方法都会改变图像的标签。
另一种常用的导入数据方式是写一个包含样本名和测序数据绝对路径的文本（代码中命名为 pe-33-manifest），然后用该文本导入。...该降噪工具会过滤与已知噪声匹配或与预期扩增子区域的相似性不匹配的 reads。...若运行 deblur 后，样品的深度非常低（与输入深度相比），这表明，你可能哪里设置错了，或数据中可能包含大量噪音亦或是 deblur 并不适合于你的数据集。 3....对 ASV 进行物种注释 在这一步中我们将使用 SILVA 数据库训练 Naive-Bayes 分类器来对 ASV 进行物种注释。 3.1 建立或获取分类器 这种方法要求事先基于参考数据库训练分类器。...注意，如果你的数据不是基于 SILVA 数据库进行分类的，那么就需要将命令中的 D_1__ 更改为特定字符串，以便能够识别 phylum-level 的注释，或者干脆省略该行。
转自 专知 【导读】序列数据十分常见，但由于隐私，法规限制了对有用数据的访问，这极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。因此产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成序列数据的需求。...它基于生成对抗网络（GAN）框架生成复杂顺序数据集。 生成序列数据比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。...由于以下问题，传统的生成对抗网络或GAN难以对顺序数据进行建模： 它们没有捕获时间特征及其相关（不变）属性之间的复杂关联：例如，根据所有者的特征（年龄，收入等），交易中的信用卡模式非常不同。...顺序数据在样本中具有广泛的范围并不少见-有些产品可能有成千上万笔交易，而另一些则只有几笔。对于GAN来说，这是有问题的，因为它会产生模式崩溃-样本将仅包含最常见的，而忽略罕见值。...import DoppelGANger from gan.load_data import load_data from gan.network import DoppelGANgerGenerator
2 数据读取与数据扩增 本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。...2.3.1 数据扩增介绍 在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。 [图片上传失败......对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。...2.3.2 常见的数据扩增方法 在常见的数据扩增方法中，一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合，得到更加丰富的数据扩增方法。...2.3.3 常用的数据扩增库 torchvision https://github.com/pytorch/vision pytorch官方提供的数据扩增库，提供了基本的数据数据扩增方法，可以无缝与
图1：传统数据扩增与语义数据扩增的比较 1....显然，一个最简单的方法就是在数据集上训练一个或多个生成模型，如GAN，去捕捉不同类别的语义分布，再从中得到大量扩增后的样本，但这样做有几个明显的弊端：（1）这一方法比较复杂，训练GAN需要设计特定的模型和配套算法...，实现起来比较困难；（2）时间和计算开销较大，一方面，训练GAN需要消耗大量额外的时间和计算资源，另一方面，将GAN应用于产生扩增样本将引入额外的推理开销，并可能减慢主要模型的训练；（3）根据我们的实验结果...，这一方法效果比较有限（关于这一点的详情，请参见我们的paper，简而言之，GAN的训练同样依赖于比较多的数据，于是有一个悖论：数据少->GAN难以训练->扩增效果不好；数据多->虽然GAN可以训练好-...>但是与直接用这些数据训练模型相比，GAN难以提供超出数据集范畴的信息，效果有限）。
哪些词可以进行扩增，哪些词最好不要扩增？...首先作者对FD News数据集进行训练，最终在测试集上的准确率为98.92%，这说明模型对数据集的拟合程度非常好。...、交换的数据扩增方法，这里就不一一列出结果了，感兴趣的读者自行阅读原论文即可。...下面贴一张表，是作者对四种数据扩增方法使用的一个总结 个人总结 这篇论文提出了一种有选择性的文本扩增方法。...具体来说，论文设定了四种角色，并且将每个单词分配为一个角色，面对不同的扩增手段，对不同角色的单词进行操作。这样可以有效地避免信息损失，并且生成高质量的文本数据
但这往往需要大量的标注数据，比如最著明的ImageNet数据集，人工标注了100多万幅图像，尽管只是每幅图像打个标签，但也耗费了大量的人力物力。...在医学影像领域，图像数据往往难以获取，而这又是一个对标注精度要求极高的领域。 最近几年，以GAN为代表的生成模型经常见诸报端，那能否用GAN破解标注数据不足的问题呢？...laparoscopic image processing tasks using unpaired image-to-image translation，来自德国国家肿瘤疾病中心等单位的几位作者，提出通过GAN...下图为作者提供的训练数据的例子： ? 请注意，他们含有相似的目标，但很显然内容并不是匹配的，这样的训练数据是比较好找到的。...Bv是原有真实数据，Bsyn是合成数据，I代表模型在Imagenet进行了预训练。 可见，使用这种合成数据大幅改进了分割精度。而在Imagenet数据集上预训练的结果更好。这种方法对你有什么启发？
只要做好适当的预处理和后处理，以及适当的数据扩增，便可以鉴定图片是真是假，不论训练集里有没有那只AI的作品。 这就是Adobe和UC伯克利的科学家们发表的新成果。...为了把单一数据集的训练成果，推广到其他的数据集上，团队用了自己的方法： 最重要的就是数据扩增。先把所有图像左右翻转，然后用高斯模糊，JPEG压缩，以及模糊+JPEG这些手段来处理图像。...扩增手段并不特别，重点是让数据扩增以后处理的形式出现。团队说，这种做法带来了惊人的泛化效果 (详见后文) 。 训练好了就来看看成果吧。...不论是GAN，还是不用对抗训练、只优化感知损失的模型、还是超分辨率模型，还是Deepfake的作品，全部能够泛化。 团队还分别测试了不同因素对泛化能力产生的影响： 一是，数据扩增对泛化能力有所提升。...更直观的表格如下，左边是没有扩增： ? 另外，数据扩增也让分类器更加鲁棒了。 二是，数据多样性也对泛化能力有提升。还记得当时ProGAN生成了LSUN数据集里20个类别的图片吧。
我们尽可能地去让模型充分学习正常数据的分布长什么样子，一旦来了异常图像，它即便不知道这是啥新的分布，但依旧可以自信地告诉你：这玩意儿没见过，此乃异类也！ ? 用GAN一些网络怎么做呢？...大体思想是： 在仅有负样本（正常数据）或者少量正样本情况下： 训练阶段： 可以通过网络仅仅学习负样本（正常数据）的数据分布，得到的模型G只能生成或者重建正常数据。...模型G的选择： 一个重建能力或者学习数据分布能力较好的生成模型，例如GAN或者VAE，甚至encoder-decoder。...下面速览几篇论文、看看GAN是如何做异常检测的（数据主要为图像形式）： ---- 1....如上图所示，AnoGAN论文中采用的是DCGAN，一种较简单的GAN架构。 训练阶段： 对抗训练，从一个噪声向量Z通过几层反卷积搭建的生成器G学习生成正常数据图像。
摘要： 最近几年开发的去噪方法能够处理扩增子数据的单核苷酸变异，但因为它们忽略了测序质量信息，它们仍然遗漏了低丰度序列，特别是那些接近更高频率的序列。...本研究开发了AmpliCI，一种无参考的基于模型的方法，用于快速解析大量Illumina扩增子数据集中的无错误序列的数目和丰度。...AmpliCI考虑质量信息，并通过数据，而不是任意的阈值或外部参考数据库来驱动结论。AmpliCI估计了一个有限混合模型，使用贪婪算法逐步选择无错误序列和近似最大化的可能。...去噪后的序列被称为扩增子序列变异(ASVs)，sub-OTUs或zero-radius OTUs。它们更高的分辨率、更低的假阳性率和更大的样本间一致性使去噪方法成为生物标志物基因分析的推荐工具。...注意不同数据得到的结论并不一致。 ? 运行时间和内存也能接受
S³GAN达到这么好的效果，只用了10%的人工标注数据。而老前辈BigGAN，训练所用的数据100%是人工标注过的。 如果用上20%的标注数据，S³GAN的效果又会更上一层楼。 ?...接下来，作者们想要把这种技术应用到“更大”和“更多样化”的数据集中。 不用标注那么多 为什么训练GAN生成图像，需要大量数据标注呢？ GAN有生成器、判别器两大组件。...研究人员说，判别器自己就是一个分类器嘛，如果把这个分类器扩增 (Augmentation) 一下，可能疗效上佳。...于是，他们给了分类器一个额外的自监督任务，就是为旋转扩增过的训练集 (包括真图和假图) ，做个预测。 再把这个步骤，和前面的半监督模型结合起来，GAN的训练变得更加稳定，就有了升级版S³GAN： ?...在这个图表中，S²GAN是半监督的预训练方法。S²GAN-CO是半监督的协同训练方法。 S³GAN，是S²GAN加上一个自监督的线性分类器 (把数据集旋转扩增之后再拿给它分类) 。
academic.oup.com/nar/article/40/12/e94/2414972 前段时间已经介绍过一个类似的工具 Microbiome：CAMISIM模拟宏基因组和微生物群落 里面有个图包含了很多宏基因组数据模拟器...对于扩增子和宏基因组，首先都需要设定一个参考数据库，如下载一些NCBI上的序列作为参考序列。 1.对于扩增子数据来说，还需要额外提供引物得到特定参考数据库中特定区域的全长序列（step 1）。...3.从参考数据库中挑选序列（step3）。 4.设定序列错误信息（插入缺失，替换，均聚物等），并引入到序列中（step4）。...图1 Grinder过程 此文也总结了一些其他的模拟器~ 这些模拟宏基因组和扩增子的方法原理其实大同小异。 好像这种模拟方法发的文章还都挺好的。
上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法： 下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个
避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight...更加深入地理解，可以看看Hinton和Alex两牛2012的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 数据集扩增...从中可见训练数据有多么重要，特别是在深度学习方法中，更多的训练数据，意味着可以用更深的网络，训练出更好的模型。 既然这样，收集更多的数据不就行啦？如果能够收集更多可以用的数据，当然好。...《Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis》对MNIST做了各种变种扩增。...比如DeepID中，从一副人脸图中，截取出了100个小patch作为训练数据，极大地增加了数据集。
---- 4.GAN的特点： 相比较传统的模型，他存在两个不同的网络，而不是单一的网络，并且训练方式采用的是对抗训练方式 GAN中G的梯度更新信息来自判别器D，而不是来自数据样本 ---- 5.GAN...GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本 GAN存在训练不稳定、梯度消失、模式崩溃的问题（目前已解决） ---- 7.训练GAN的一些技巧: 输入规范化到（-1，1）之间，最后一层的激活函数使用tanh...（BEGAN除外） 使用wassertein GAN的损失函数， 如果有标签数据的话，尽量使用标签，也有人提出使用反转标签效果很好，另外使用标签平滑，单边标签平滑或者双边标签平滑 使用mini-batch...---- 8.GAN的延伸有哪些： DCGAN CGAN ACGAN infoGAN WGAN SSGAN Pix2Pix GAN Cycle GAN ---- 9.GAN可以做什么：答案是生成数据...10.GAN的经典案例：生成手写数字图片 源码和数据集获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种（代码是一样的） 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created
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 AEDA Augmentation 读者看到这肯定会想问：添加哪些标点符号？加多少？...下面给出几个扩增例子 \begin{array}{cc} \hline \textbf{Original} & \text{a sad , superior human comedy played out...原论文做了大量文本分类任务的实验，并且与EDA方法进行了比较，而且有意思的是，AEDA在github上的repo是fork自EDA论文的repo，怎么有种杀鸡取卵的感觉 首先看下面一组图，作者在5个数据集上进行了对比...（模型为RNN） 在BERT上的效果如下表所示，为什么上面都测了5个数据集，而论文中对BERT只展示了2个数据集的结果呢？...我大胆猜测是因为在其他数据集上的效果不太好 \begin{array}{c|cc} \text{Model} & \text{SST2} & \text{TREC} \\ \hline \text{
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