ICML 2019 oral 论文 | 伯克利 AI 研究院提出新的数据加强算法，比谷歌大脑的 AutoAugment 更强！

数据加强是提高图像识别模型性能的重要手段。伯克利 AI 研究院的一篇关于数据加强的论文便被 ICML 2019 收录为 oral 论文，该论文巧妙地运用基于种群的数据加强算法，在下降计算成本的状况下，既能提升学习数据加强策略的速度，又能提高模型的总体性能。伯克利 AI 研究院也在官方博客上对论文进行了解读， AI 科技评论编译以下。html 将基于种群的加强算法应用于图像上的效果，随加强百分比的变

>>阅读原文<<