检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孟文出
机构地区:[1]不详
出 处:《计算机与网络》2021年第24期42-43,共2页Computer & Network
摘 要:如果有足够的训练数据,机器学习模型可以表现出色。不幸的是,对于许多应用程序来说,对高质量数据的访问仍然是一个障碍。解决这个问题的一个方法是“数据增强”,这是一种从现有的训练样本中生成新训练样本的技术。数据增强是一种在数据约束环境下提高机器学习模型性能和准确性的低成本和有效的方法。
关 键 词:应用程序 数据约束 训练数据 数据增强 质量数据 训练样本 机器学习模型 低成本
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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