卷积神经网络上数据增强的进一步优势

Jun, 2019

卷积神经网络上数据增强的进一步优势

Further advantages of data augmentation on convolutional neural networks

Alex Hernández-García, Peter König

TL;DR本文研究数据增强在卷积神经网络中的隐式规则效应，与显式正则化技术（如权重衰减和 Dropout）相比，数据增强能更易于适应不同的网络结构和训练数据。通过对不同网络架构和训练数据量的消融研究，我们揭示了数据增强的优势，这是长期被忽视的问题。

Abstract

data augmentation is a popular technique largely used to enhance the training of convolutional neural networks. Although many of its benefits are well known by deep learning researchers and practitioners, its imp

data augmentation convolutional neural networks regularization training data hyperparameters

发现论文，激发创造

数据增强代替显式正则化

通过研究比较权值衰减、随机失活和数据增强等正则化技术在深度学习中的作用，提出了数据增强对于提高深度学习泛化性能的显著贡献。因此，建议不要使用权值衰减和随机失活，而要更加关注数据增强和其他归纳偏差来优化神经网络。

Jun, 2018

深度学习中的图像数据增强：综述

本文系统地综述了不同的图像数据增强方法，提出了分类学，分析了这些方法的优点和局限性，以及在三个典型的计算机视觉任务上所做的大量实验，包括语义分割，图像分类和物体检测。最后，我们讨论了数据增强面临的挑战以及未来的研究方向，以提出一些有用的研究指导。

Apr, 2022

使用深度学习进行图像分类中数据增强的有效性

本文研究数据增强在图像分类中的应用，对比了多种增强技术，包括传统的裁剪、旋转和翻转以及使用 GAN 生成不同风格的图像，并提出了一种名为神经增强的方法，通过训练神经网络自学习增强，以提升分类器性能，对该方法在不同数据集上表现的优劣进行了讨论。

Dec, 2017

正则化和数据增强对类别的影响

研究表明，现有的数据增广和权重衰减等正则化技术会导致模型在某些类别上性能下降，从而证明需要研究不带类别偏差的新型正则化技术。

Apr, 2022

利用通用数据增强改进深度学习

该研究基于对简单的 CNN 使用几何和光度扩增方案的试验性结果，通过 4 折交叉验证考察了不同的数据扩增方案，并证明 crop 扩增在几何扩增方案中可以显著提高 CNN 任务性能。

Aug, 2017

图像数据增强方法综述及未来方向

本文介绍了深度学习算法在计算机视觉任务中的性能表现，以及数据增强技术对应对过拟合问题的应用。在这篇文章中，我们提供了数据增强技术的背景知识和综述，通过对现有的数据增强技术进行分类和比较，从而指导研究者选择适合自己的方法。我们还研究了数据增强技术的综合效果，得出结论可以显著提升图像分类、目标检测和语义分割的性能，我们提供了代码用于结果复现，并探讨了该领域未来的研究方向与挑战。

Jan, 2023

GAN 训练的图像增强

本研究系统地研究了不同数据扩增技术在 GAN 训练中的有效性，并提供了关于如何扩增图像以改善生成图像保真度的见解和指南。我们还发现如果在真实图像和生成图像上使用扩增技术，即使只使用原始 GAN，也可以达到与最新技术成果相当的生成质量。如果结合对比损失和一致性正则化等其他扩增技术，生成图像的质量会更进一步提高。最后，我们使用一致性正则化和对比损失来提供了 CIFAR-10 条件生成的新的最先进结果。

Jun, 2020

数据扩增：对卷积神经网络效果的深入探讨

本文旨在评估不同数据集上的数据增强技术对于不同神经网络的性能影响，显示出一种把数据增强技术和深度学习模型架构相结合的方法可提高深度学习任务的性能。

May, 2022

数据增强作为特征操作

本文研究数据增强对学习过程动态的影响，发现数据增强可以改变各种特征的相对重要性，特别是对于神经网络等非线性模型更为明显，可以被看作是特征操作。

Mar, 2022

深度神经网络的特征层级增强提高仿射变换鲁棒性

本文提出了在中间神经网络层引入数据增强以改善卷积神经网络不适用于少量像素旋转或平移的问题，并证明该方法比已有的两种方法获得更好的精度和平均翻转比。

Feb, 2022