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数据增强技术如何实现场景落地与业务增值?

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」。也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」。以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术。即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据。 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet。工业级人脸识别模型的训练,也是动辄百万级、千万级的人脸图片数量。深度学习是基于大数据的一种方法,我们当然希望数据的规模越大、质量越高越好,模型才能够有着更好的泛化能力。但大家都知道,海量数据的标注是一件非常庞大、非常耗时耗力耗金的工作,能标注的数据往往十分有限,同时,我们希望数据能覆盖各种场景,然而实际采集数据的时候,往往很难覆盖掉全部的场景。这时数据增强是扩充数据样本规模的一种有效的方法。 02 如何进行数据增强? 数据增强可以分为常规的数据增强和特殊的数据增强。常规的数据增强方法又可分为:空间几何变...

2019年12道RabbitMQ高频面试题你都会了吗?(含答案解析)

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