Data Augmentation数据增强
目录
数据增强是什么
为什么数据增强
数组增强分类
有监督数据增强
无监督数据增强
数据增强是什么
数据增强又称数据扩增，是一种通过应用合理且随机的变换（例如图像位移、旋转）来增加训练集多样性的技术。让有限的数据产生等价于更多数据的价值，并避免不相关性特征。
例如针对车型识别模型，合理随机变换同车型/不同车型图片的主体大小、位置、视角、色彩等不相关特征，避免特征提取的不相关倾向性，但不接受垂直飞天侧身超高曝汽车图片。
为什么数据增强
一方面大部分实际项目难以获得充足的数据，需要充分利用已有数据进行数据增强。另一方面，卷积神经网络需要提取合理而有效的特征，而非集中不相关特征。
例如针对鸟类识别模型，原数据集中A品种和B品种鸟类占比各50%，羽毛颜色为两类品种的不相关特征，但受限数据获取难度，原数据集中A品种鸟均体现蓝色，B品种鸟均体现红色，使用颜色变换随机扩充各品种颜色比例至50%左右，可以有效避免提取颜色为显著特征。
数组增强分类
数据增强可以分为，有监督数据增强和无监督数据增强。
有监督数据增强
有监督数据增强还可以分为单样本数据增强和多样本数据增强。
- 单样本数据增强：增强一个样本时，完全围绕样本本身进行操作，如几何变换、颜色变换等。
- 多样本数据增强：利用多个样本来产生新的样本，如SMOTE合成少数过采样，SamplePairing样本配对，mixup混合线性插值等
简单集合变换进行增强示例：
train_transformer = transforms.Compose([# 随机水平翻转，翻转概率为0.5transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), # 随机垂直翻转，翻转概率为0.5transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5), transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([meanR, meanG, meanB], [stdR, stdG, stdB])])
无监督数据增强
无监督数据增强还可以分为随机生成扩增和学习策略增强。
- 随机生成扩增：学习数据分布，随机生成与分布一致的图片，例如GAN生成对抗网络。
- 学习策略增强：通过模型学习出适合任务的数据增强策略，例如AutoAugment自动增强。
GAN(generative adversarial networks)包含两个网络，生成网络和对抗网络:
- 生成网络接收随机噪声z，通过噪声生成图片，记做G(z) 。
- 对抗网络判别图片是否由G生成的，训练好的生成网络能生成以假乱真的图片。
AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，针对不同的任务学习出不同的增强方法，核心思想：
- 准备16个常用的数据增强操作。
- 选择n个操作，随机产生使用概率和幅度，称为一个sub-policy，共产生5个sub-policy。
- 训练过程每一个batch的图片随机采用5个sub-policy操作中的一种。