automated data augmentation | BriefGPT

关键词automated data augmentation

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自动化机器学习中的数据增强：方法与传统数据增强方法的性能比较
该研究论文综述了基于自动机器学习（AutoML）原理的自动数据增强技术，讨论了利用 AutoML 实现数据增强的各种方法，包括数据操作、数据集成和数据合成技术，并对搜索空间设计、超参数优化和模型评估等数据增强子任务进行了广泛的讨论。最后，通
PDF4 months ago
DualAug: 利用 OOD 数据拒绝扩展增强技术
数据增强是减少模型过拟合和提高泛化性能的一种主要方法。本研究揭示了数据增强与模型性能之间的关系，提出了一种名为 DualAug 的新型数据增强方法，并通过各种实验证明其在各种自动化数据增强方法以及半监督学习和对比自监督学习中的改进效果。
PDF9 months ago
GIMM：用于自动化图形对比学习的信息最小 - 最大
提出 InfoMin-Max 以应对无监督图对比学习中，自动数据增强方法缺乏信息的风险，该方法通过对抗训练获得 InfoMin 最优视图的近似，并利用 InfoMax 学习优秀的编码器。GIMM 是第一个将 InfoMin 和 InfoMa
PDFa year ago
ICLR深层 AutoAugment
Deep AutoAugment 提供了一种全自动的数据增强搜索方法，通过高效的搜索方法可制定高效的数据增强策略，获得了强大的性能表现。
PDF2 years ago
AAAIMetaAugment: 样本感知数据增强策略学习
本文提出了一种以样本为基础的数据增强策略，采用元学习解决数据增强效果与样本间变异之间的平衡问题，并在 CIFAR-10/100、Omniglot、ImageNet 等数据集上通过实验证明了其优越性能。
PDF4 years ago
EMNLP针对阅读理解中的领域和跨语言通用性进行的对抗增强策略搜索
本文研究了如何通过自动化数据增强和提出多种 QA 攻击来增强阅读理解模型的鲁棒性，同时提高其在源域、新领域和不同语言中的泛化性能。结果表明，采用学习的增强策略可以显著提高模型在各种领域和语言中的性能。
PDF4 years ago