ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
为了区分,本文将生成数据视为数据扩充(DataInflation),二者的区别是,数据扩充是扩大原始数据集的大小,而数据增广是对每个原始样本,在训练过程中进行随机增强。直观上看,数据扩充和数据增广都会提升数据多样性但数据增广可能会改变图像的语义信息(下图3),因此当数据扩充提供了足够的数据时,便可以减弱数据增广从而减小...
TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
作者指出,由于原始图像本身的贝叶斯模式以及信号幅度的变化,传统的数据增强方法在原始图像去噪中往往无效。因此,作者提出了两种增强策略:光子噪声增强(SNA)和暗场校正(DSC)。这两种增强策略都不改变噪声模型,因此可以增强映射的可学习性,而不会破坏实际噪声分布。通过该方法,可以提高原始图像去噪方法的性能。项目主页:h...
7B模型超越GPT4-V!港科大等发布「图推理问答」数据集GITQA:视觉...
基于不同的增强策略,研究者将GITQA-Aug数据集划分为四个增强子集:布局增强数据集,节点形状增强数据集,边的宽度增强数据集,节点风格增强数据集。研究者在仅使用视觉图信息的LLaVA-7B模型上对全部四个增强子集进行了单独的微调,其推理性能与数据增强前的比较如表4所示。可以明显看出,模型在布局增强数据集上对于挑...
...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
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆...
MetaMath:新数学推理语言模型,训练大模型的逆向思维
为什么MetaMathQA有用?增加了思维链数据的多样性(Diversity)通过比较数据的多样性增益和模型的准确率增益,他们发现Rephrasing、FOBAR和SV添加相同数量的增广数据带来了明显的多样性增益,显著提升了模型准确率。相比之下,简单地使用答案增强会导致明显的准确率饱和。在准确率饱和之后,增加AnsAug数据只会带...
首席核心观点集(2024年3月18日 –3月24日)
今年以来我国经济总体延续回升向好态势,1-2月消费、投资、出口、生产等经济数据表现亮眼,普遍高于市场预期(www.e993.com)2024年8月5日。一季度“开门红”是大概率,预计GDP同比在5.5~6%。这符合近几年来经济运行节奏的情况,得益于地方政府开年“新春第一会”积极落实中央经济工作会议的部署,政策靠前发力,金融加大对实体经济支持力度、去年增发国债...
5分钟NLP:文本分类任务中的数据增强技术
噪声:与数据一样,也可以在特征空间中引入噪声。例如,可以将随机噪声预特征表示进行乘和加的操作。插值:将两句话的隐藏状态进行插值生成一个新的句子,包含原句和原句的意思。总结本文概述了适合文本领域的数据增强方法。数据增强有助于实现许多目标,包括正规化、最小化标签工作量、降低对真实数据的使用(尤其是在...
...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。
广州增城区构建现代产业体系 增强产业发展新优势推动产业立区...
数据显示,前三季度增城区完成生产总值892.63亿元,同比增长13.2%,增速在全市各区排名第一。其中,全区工业总产值实现1382.48亿元,同比增长19.5%。在规上支柱产业中,电子设备制造业前三季度产值113.73亿元,同比增长2.03倍,对规上工业增长作出积极贡献。发挥区位优势...