概述
数据增强通过创建现有示例的修改副本（例如翻转或裁剪图像）来人为地扩展训练集。这很重要，因为更多样的数据可以减少过度拟合，并帮助模型泛化到他们没有见过的输入。
数据增强位于核心人工智能工具包中。当你理解它时，其他人工智能主题就变得更容易评估和比较。
深入探讨
数据增强通过对已有的数据应用标签保留转换来生成新的训练示例。对于图像来说，这意味着旋转、翻转、裁剪、色彩偏移、模糊和添加噪声——这些改变会改变像素，但不会改变正确的答案（翻转的猫仍然是猫）。对于文本，技术包括同义词替换、反向翻译（翻译成另一种语言并返回）以及随机单词删除或交换。对于音频，您可以添加背景噪音、移调音高或时间拉伸剪辑。目标是让模型了解重要的不变性——对象的身份不依赖于它的位置、光照或措辞。这使得模型更加稳健，并且在标记数据稀缺时尤其有价值，因为每个真实示例实际上都会变得很多。现代管道通常会在每个训练时期动态随机增强。
技术洞察
增强之所以有效，是因为它将有关不变性的先验知识直接注入到训练中：通过向模型显示一个示例的许多转换版本，您可以鼓励它学习忽略不相关变化的特征。至关重要的是，转换必须保留标签——将“6”翻转为“9”会教出错误的东西。高级方法不仅仅是简单的编辑：Mixup 混合两个图像及其标签、剪切蒙版区域以及学习策略（例如 AutoAugment 搜索给定数据集的最佳转换组合）。
掌握数据增强
数据增强通过创建现有示例的修改副本（例如翻转或裁剪图像）来人为地扩展训练集。这很重要，因为更多样的数据可以减少过度拟合，并帮助模型泛化到他们没有见过的输入。数据增强位于核心人工智能工具包中。当你理解它时，其他人工智能主题就变得更容易评估和比较。为了建立深入的理解，请将数据增强视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用数据增强的强大团队首先构建强大的概念模型，然后将这些模型映射到实际的生产约束。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
它可以帮助您将清晰的技术声明与营销语言分开。同时，不同的团队可能会以不同的方式使用同一术语，因此请尽早定义范围。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
它可以帮助您将清晰的技术声明与营销语言分开。
它可以帮助您将清晰的技术声明与营销语言分开。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
在花费金钱或时间之前，您可以提出更好的实施问题。
在花费金钱或时间之前，您可以提出更好的实施问题。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
具有共同理解的团队可以做出更好的产品、政策和学习决策。
具有共同理解的团队可以做出更好的产品、政策和学习决策。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
图像分类器对随机旋转、裁剪和颜色抖动的照片进行训练，因此无论角度或光照如何，它都能识别对象。
NLP 团队使用反向翻译（英语到德语再反向翻译）来释义句子并扩展小型情感分析数据集。
语音模型会添加背景咖啡馆噪音并改变录音的音高，以便在嘈杂的现实环境中保持准确。
医疗人工智能应用弹性变形并翻转到一组有限的 MRI 扫描，以在没有新患者的情况下增加稀缺的标记示例。
实施模式
实践中的数据增强
图像分类器对随机旋转、裁剪和颜色抖动的照片进行训练，因此无论角度或光照如何，它都能识别对象。
图像分类器在随机旋转、裁剪和颜色抖动的照片上进行训练，因此无论角度或照明如何，它都能识别对象。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的数据增强
NLP 团队使用反向翻译（英语到德语再反向翻译）来释义句子并扩展小型情感分析数据集。
NLP 团队使用反向翻译（英语到德语和反向翻译）来释义句子并扩展小型情感分析数据集。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的数据增强
语音模型会添加背景咖啡馆噪音并改变录音的音高，以便在嘈杂的现实环境中保持准确。
语音模型会添加背景咖啡馆噪音并改变录音的音调，以便在嘈杂的现实环境中保持准确。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的数据增强
医疗人工智能应用弹性变形并翻转到一组有限的 MRI 扫描，以在没有新患者的情况下增加稀缺的标记示例。
医疗人工智能应用弹性变形并翻转到一组有限的 MRI 扫描，以倍增稀缺的标记示例，而无需新患者。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
不同的团队可能会以不同的方式使用同一术语，因此请尽早定义范围。
基准测试可能看起来很强大，但实际性能却参差不齐。
忽视数据质量和评估计划通常会产生脆弱的结果。
实施路线图
从您需要的结果的简单语言定义开始。
从您需要的结果的简单语言定义开始。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在测试之前选择一种成功指标和一种失败条件。
在测试之前选择一种成功指标和一种失败条件。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
使用代表性数据运行小型试点，而不是完善的演示集。
使用代表性数据运行小型试点，而不是完善的演示集。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
记录数据增强在哪些方面有帮助以及在哪些方面更简单的方法更好。
记录数据增强在哪些方面有帮助以及在哪些方面更简单的方法更好。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。