【摘 要】
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数据作为深度学习的驱动力,对于模型的训练至关重要。充足的训练数据不仅可以缓解模型在训练时的过拟合问题,而且可以进一步扩大参数搜索空间,帮助模型进一步朝着全局最优解优化。然而,在许多领域或任务中,获取到充足训练样本的难度和代价非常高。因此,数据增广成为一种常用的增加训练样本的手段。本文对目前深度学习中的图像数据增广方法进行研究综述,梳理了目前深度学习领域为缓解模型过拟合问题而提出的各类数据增广方法,
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
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数据作为深度学习的驱动力,对于模型的训练至关重要。充足的训练数据不仅可以缓解模型在训练时的过拟合问题,而且可以进一步扩大参数搜索空间,帮助模型进一步朝着全局最优解优化。然而,在许多领域或任务中,获取到充足训练样本的难度和代价非常高。因此,数据增广成为一种常用的增加训练样本的手段。本文对目前深度学习中的图像数据增广方法进行研究综述,梳理了目前深度学习领域为缓解模型过拟合问题而提出的各类数据增广方法,按照方法本质原理的不同,将其分为单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略等4类方法,并以图像数
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