数据增强技术是机器学习领域的重要手段，通过扩展数据集提升模型泛化能力。以下是核心知识点概览：

🧠 理论基础

  • 定义：通过算法生成新的训练样本，保留原始数据特征
  • 目的：解决数据不足、数据不平衡问题
  • 分类：
    • 图像增强（如旋转/翻转/裁剪）
    • 文本增强（如同义词替换/回译）
    • 音频增强（如变速/添加噪声）
    • 视频增强（如帧插值/风格迁移）

🛠️ 实践工具

工具名称 特点 示例链接
ALBUMENTS 图像增强库，支持复杂变换 图像增强实践
NLTK 文本处理工具包 自然语言处理基础
TTA (Test Time Augmentation) 测试阶段增强技术 模型评估技巧

📈 应用场景

  • 计算机视觉：提高图像分类/目标检测性能
  • NLP：增强文本分类/情感分析效果
  • 医疗影像：生成稀缺病灶样本
  • 自动驾驶：模拟复杂路况数据
数据增强技术

如需深入学习，可访问 数据增强技术专题课程 获取完整教学视频。