I den här artikeln undersöker vi fördelarna med att utöka data med syntetiskt skapade prover vid utbildning av en maskininlärning klassificerare. Två metoder för att skapa ytterligare träningsprover är data warping, som genererar ytterligare prover genom omvandlingar som tillämpas i data-rymden, och syntetisk översampling, vilket skapar ytterligare prover i funktion-rymd. Vi experimentellt utvärdera fördelarna med dataförstoring för en convolutional backpropagation-tränade neurala nätverk, en convolutional stöd vektor maskin och en konvolutional extrem inlärning maskin klassificerare, med hjälp av standard MNIST handskrivna siffror dataset. Vi fann att även om det är möjligt att utföra generisk förstärkning i funktionsrymden, om rimliga transformer för data är kända då förstärkning i data-rymden ger en större fördel för att förbättra prestanda och minska övermontering.
I REF föreslås dataförvrängning och syntetisk översampling för att generera ytterligare utbildningsdata.
Understanding Data Augmentation for Classification: When to Warp?
{'venue': '2016 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA)', 'journal': '2016 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}