TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
得益于数据量的增加,可学习性增强后的数据映射可以促使去噪图像具有更清晰的纹理。在期刊版中,我们把暗帧也视为一种noisyimage,可以用于作为SNA增广的对象。这部分本质上就是把SFRN揉进可学习性增强的范式内,用“无限暗的暗帧”补偿SNA只能“往更亮的方向增广”的缺陷。基于darkshading是读噪声的时域稳定成分...
ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
图4数据量和数据增广强度的关系基于增广图的理论理解数据扩充后的下游泛化误差上界为了进一步刻画数据扩充和数据增广之间的关系,本文从图的角度来建模对比学习:将数据增强产生的每个样本视为图上的节点,并定义同一样本产生的数据增广样本之间存在一条边,这样便在样本空间构建了一个图,称为增广图(AugmentationGrap...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
数据增强(DataAugmentation)数据增强(DataAugmentation)又称为数据增广。另外,为了使你的模型稳健,你不会让x_t的输出总是x_t+1。相反,你将从x_t+1,x_t+2,...,xt+N的集合中随机抽取一个输出,其中N是一个小窗口大小。这里你要做以下假设:x_t+1,x_t+2,...,xt+N不会彼此相距很远。我个人...
7B模型超越GPT4-V!港科大等发布「图推理问答」数据集GITQA:视觉...
可以明显看出,模型在布局增强数据集上对于挑战性任务的推理能力急剧提升(SP上升64.8%,HP上升69.63%)。而其他三种数据增强策略反而导致性能下降。具体来说,模型在布局增强集上取得了优异的结果,比GITQA-Base集高出11%以上。相比之下,其他增广集中八个任务的平均结果比基本集低约5%这些发现表明基于布局的数据增强...
首席核心观点集(2024年3月18日 –3月24日)
总的来看,中国经济回升向好的势头不会改变,但受外部形势复杂严峻、内部风险挑战等因素影响,经济恢复基础仍不牢固,节奏上可能呈现“波浪式发展、曲折式前进”的特征。要防止因一季度经济数据“开门红”而出现政策转向,保持政策的稳定性和连续性,不断巩固和增强经济回升向好态势,持续推动经济实现质的有效提升和量的合理...
挑战Transformer,华为诺亚新架构盘古π来了,已有1B、7B模型
表2:与开源1B模型的性能对比(粗体表示最好结果)消融实验为更好地理解所提出的架构,文章使用1B模型进行消融实验来调研每个组件对模型影响(www.e993.com)2024年8月5日。在这一部分,研究团队分析了级数增强激活函数(SIAF)和增广shortcut(AS)对模型整体架构的影响。表5展示了对不同模型组件进行消融实验的结果,并与WideNet模型(一...
...谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment:可迁移至不同数据集
数据增强是一种通过随机「增广」来提高数据量和数据多样性的策略[1-3]。在图像领域,常见的数据增强技术包括将图像平移几个像素,或者水平翻转图像。直观来看,数据增强被用来为模型引入数据域中的不变性:目标分类通常对水平翻转或平移是不敏感的。网络架构也可以被用于对不变性进行硬编码:卷积神经网络适用于平移不变性...
Mixup vs. SamplePairing:ICLR2018投稿论文的两种数据增广方式
神经网络训练需要海量的人工标注数据集,一般的数据增广方式是裁剪、翻转以及旋转、尺度变化。之前在arXiv上看到过IBM的一篇文章SamplePairing:针对图像处理领域的高效数据增强方式,该论文主要是关于数据增强方式,没有公式没有网络架构,只通过简单的相加求平均值方式。
5分钟NLP:文本分类任务中的数据增强技术
机器学习中的数据增强主要通过人工构建数据,增加训练集的大小使模型达到更好的泛化特性。这是一个在机器学习学科中进行的广泛研究的研究领域。数据增强的主要作用如下:增加了模型的概括功能;对于不平衡数据集很有用;可以最大程度地减少标注工作;提高了针对对抗性攻击的健壮性;...
自动数据增强:概述和SOTA
为了减少搜索空间,只需在[2,4]范围内选取一个值为'N'即可。作为一种启发式,更大的模型和数据集需要更多的正则化,相应地,更大的“M”量级会表现得更好。这是因为更大的模型更容易过拟合,更长的数据集有更高的信噪比,这应该减少到一个最佳点。所以,在网格搜索中采样M的值时要记住这一点。