深度对抗式数据增强技术在小规模数据集上的应用研究

来源 :中国科学技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zx19910412

【摘要】

：

深度学习在分类和识别任务上已经取得了革命性的突破。当数据量充足时,基于深度学习方法的分类器和检测器可以达到很高的精度;当数据量匮乏时,神经网络极易出现过拟合的现象,特别是对于小规模数据集而言,即只有少量的有标签数据,没有任何的无标签数据,如何训练一个深度神经网络成为一个难题。这种场景十分常见,不仅数据很难收集,而且获得数据本身成本高昂。许多文献中存在的方法在解决这一问题时,通常都假设可以借助来自和

【作者】

：

张晓峰

【出处】

：

中国科学技术大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

分类小规模数据集生成对抗网络数据增强物体识别

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