北京，2023年10月12日/PRNewswire/-全球領先的全息增強現實（“AR”）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，它提出了卷積神經網絡（CNN）的數據增強。數據增強是一種用于訓練神經網絡的技術，旨在通過轉換和擴展原始數據來生成更多的訓練樣本，它可以幫助我們解決數據不足的問題，提高網絡模型的泛化能力。
數據增強的目的是通過對原始數據進行一系列變換來生成新的訓練樣本，以增加數據集的多樣性，這将使網絡模型能夠更好地學習數據的特征，并提高其泛化能力。數據增強方法可以包括圖像旋轉、翻轉、縮放和平移等操作，以及向圖像添加噪聲、模糊和顔色變換等。通過這些變換，增加了數據的多樣性和複雜性，使模型能夠更好地适應不同的環境和條件，并且可以提高模型的魯棒性，例如，在圖像分類任務中，可以随機旋轉、平移和縮放圖像，以生成具有不同角度、位置和比例的圖像樣本。這使得模型能夠更好地學習物體的不同姿态和比例變化，從而提高其對新圖像的分類精度。
在CNN中，數據增強可以應用于圖像分類、目标檢測和語義分割等任務。例如，在圖像分類任務中，對原始圖像進行一系列變換和處理，生成新的訓練樣本，增加數據樣本的多樣性，使模型能夠更好地适應不同的圖像變化，更準确地完成圖像分類任務。數據增強在目标檢測任務中也發揮着重要作用。目标檢測任務旨在對給定圖像中的多個目标進行定位和分類，為了提高模型的性能和泛化能力，可以使用數據增強來通過增加樣本的多樣性和數量來擴展訓練集。數據增強在語義分割任務中也發揮着重要作用。語義分割是将圖像中的每個像素标記為屬于某一類别的任務，因此需要大量标記數據來訓練模型。然而，獲取大規模标記數據是非常困難和耗時的。在這一點上，數據增強可以通過對現有的标記數據進行一系列轉換和擴展來增加訓練數據的多樣性，并提高模型的泛化能力。
數據增強在CNN中有很多優點，通過對原始數據進行旋轉、翻轉、縮放、平移等變換，可以生成更多具有差異性的樣本，使模型能夠更好地學習數據的不同特征和變化模式，提高模型的泛化能力。同時，它可以使用噪聲和随機變換的引入來模拟現實世界中的不确定性，使模型對輸入數據的變化更具魯棒性，增強模型的魯棒性，降低過拟合的風險。通過合理選擇和應用數據增強，可以提高模型的性能和有效性。
随着人工智能的不斷發展，CNN數據增強也在不斷進化和創新。傳統的數據增強方法通常基于一些預定義的變換操作，如旋轉、平移、縮放等。然而，這些方法可能會引入一些不必要的噪聲或信息丢失。未來，WiMi将研究通過學習算法将數據增強與模型的反饋機制相結合，實現自适應數據增強，使網絡能夠根據輸入數據的特性和任務要求自動選擇合适的數據增強方法，從而提高模型的性能和魯棒性。此外，生成模型（如生成對抗性網絡）的發展也為數據增強提供了新的思路，其在數據增強中的應用前景廣闊。生成對抗性網絡等模型可以學習數據的分布特征，以生成更真實、更多樣的數據樣本。
