May, 2023
利用领域自适应和数据增强构建制造深度学习模型的最小和不平衡训练数据
Building Manufacturing Deep Learning Models with Minimal and Imbalanced Training Data Using Domain Adaptation and Data Augmentation
Adrian Shuai Li, Elisa Bertino, Rih-Teng Wu, Ting-Yan Wu
TL;DR本文提出了一种基于领域自适应和自编码器数据增强的方法,用于解决在目标学习任务中对标记训练数据的缺乏以及目标数据集不平衡的问题,实验结果表明该方法在标记样本数量显著较少和目标数据集不平衡的情况下具有优越性。