data augmentation and dropout

时间 2021-07-14

标签 dropout 繁體版

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在深度学习方法中，更多的训练数据，意味着可以用更深的网络，训练出更好的模型。方法：（1）将原始图片旋转一个小角度（2）添加随机噪声（3）一些有弹性的畸变（elastic distortions）（4）截取（crop）原始图片的一部分。 Dropout则是通过修改神经网络本身来实现的，它是在训练网络时用的一种技巧（trike）。它的流程如下假设我们要训练上图这个网络，在训练开始时，我们随

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1. Dropout与 Data Augmentation
2. data augmentation - image augmentation - imgaug
3. Data Augmentation
4. Data Augmentation in NLP
5. GridMask Data Augmentation
6. （转）AutoML for Data Augmentation
7. Data Augmentation 总结
8. 数据加强（data augmentation）
9. [数据增广]--GridMask Data Augmentation
10. Further advantages of data augmentation on convolutional neural networks
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