专业做灯具的网站,如何建淘宝客网站,机器人学做玩 网站,wordpress电子书插件在做一些图像分类训练任务时#xff0c;我们经常会遇到一个很尴尬的情况#xff0c;那就是#xff1a;
明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片#xff0c;但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时#xff0c;模型就不认识了#xff0c;或者说识别精度…在做一些图像分类训练任务时我们经常会遇到一个很尴尬的情况那就是
明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时模型就不认识了或者说识别精度很低。 很明显模型的泛化能力太差难道戴着头盔的猫咪就不是猫咪了吗
今天就来说一个可以解决这类尴尬问题的方法不需要从模型算法上下功夫而是从训练数据集上下功夫。
那就是数据增强查看链接数据增强让模型更加鲁棒。 1、什么是数据增强
数据增强是一种通过对原始数据集进行变换生成新的训练样本的技术。
这些变换包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪以及其他各种手法。
通过引入这些变化可以有效地扩充数据集的规模提高模型的泛化能力。
是不是很简单
将原始数据集做一些变换然后送给模型做训练此时裁剪出来的图片可能就是猫咪尖尖的耳朵和大大的眼睛训练过程中模型依然会判断这是猫。 此时如果在送给模型一只戴着头盔的猫即使模型不认识头盔它也认识猫耳朵从而识别出来这是一只猫。 2、数据增强的好处
在训练模型的过程中数据增强有几个关键的好处
1. 泛化能力提升
数据增强有助于让模型更好地适应不同的输入而不仅仅是训练集中的样本这使得模型在面对新的、未曾见过的数据时更为稳健。
2. 防止过拟合过拟合是模型过度适应训练数据但在面对新数据时表现不佳的现象。
数据增强通过引入更多变化有助于降低模型对训练数据的过于依赖从而减轻过拟合风险。
3. 模型鲁棒性增强
引入各种变化有助于模型学习到更丰富、更复杂的特征使其更能够处理现实中的复杂情况。
3、都有哪些方法做数据增强
数据增强的方法其实有很多不同的方法适用于不同的数据和任务中
1. 翻转包括水平和垂直翻转模拟不同视角下的图像。
2. 旋转对图像进行旋转增加不同角度的视角。
3. 缩放和裁剪调整图像的尺寸模拟远近不同的拍摄距离。
4. 平移在图像上进行平移操作改变物体在图像中的位置。
5. 变换仿射变换包括平移、旋转、缩放和剪切等操作。
6. 颜色空间变换转换图像的颜色空间增加图像的多样性。
7. 添加噪声向图像中添加随机噪声提高模型对噪声的鲁棒性。
8. 样本混合将两个或多个样本的特征进行混合生成新的样本。
总的来说数据增强是提高模型性能的重要工具这种方法不需要绞尽脑汁的去做算法优化和迭代就可以产生很好的训练效果。
这让我想起了GPT这种大模型他们之所以效果这么好一方面是算法很牛模型参数很多另一方面是它的训练数据集是整个互联网上的数据。
大力出奇迹只要数据足够多模型就可以显的足够智能。
不知道有没有小伙伴在做模型训练时用过上述方法呢
参考^ 数据增强让模型更鲁棒
