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自動化數據加強:實踐、理論和新方向
時間 2020-08-03
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對當今須要大量數據的機器學習模型而言,數據加強是一種具備顯著價值的技術——既可用於緩解數據量不足的問題,也可用於提高模型的穩健性。常規的數據加強技術每每依賴相關領域的專家,耗時耗力成本高昂,所以研究者開始探索自動化數據加強技術。近日,斯坦福大學 AI 實驗室(SAIL)發表了一篇題爲《自動化數據加強:實踐、理論和新方向》的博客文章,介紹了這一領域及近期的相關研究進展。算法 在圖像分類和文本分類等應
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