数据增强是机器学习中通过数据预处理和合成技术扩展训练数据集的方法，旨在提升模型泛化能力。以下是核心内容：

技术分类 💡

  • 图像增强
    • 旋转、翻转、缩放
    • 添加噪声、模糊、遮挡
    • 例如：img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/图像数据增强/"
  • 文本增强
    • 同义词替换、回译、随机删除
    • 例如：img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/文本数据增强/"
  • 音频增强
    • 噪声注入、变速、混响
    • 例如：img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/音频数据增强/"

应用场景 🌐

  • 计算机视觉：提升图像分类、目标检测效果
  • 自然语言处理：增强语料库多样性
  • 弱小数据集：通过合成数据弥补样本不足

注意事项 ⚠️

  • 增强后需保证数据真实性
  • 避免过度增强导致信息失真
  • 可结合领域知识定制策略

了解更多应用，请访问 /数据增强技术应用。