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机器学习数据增强完全指南
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
数据增强通过微调现有数据生成新训练样本，帮助模型减少过拟合并提升泛化能力。文章讨论了图像、文本、音频和表格数据的增强方法，强调在线与离线增强的区别及避免数据泄露的重要性。
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关键要点
- 数据增强通过微调现有数据生成新训练样本，帮助模型减少过拟合并提升泛化能力。
- 数据增强分为在线增强和离线增强，在线增强在每个训练周期生成新变体，离线增强则是一次性扩展数据集并保存。
- 图像数据增强常用技术包括旋转、翻转、调整大小、裁剪、缩放、平移、剪切、亮度和对比度变化。
- 文本数据增强需要谨慎处理，常用方法包括同义词替换，使用nlpaug库或回译API可获得更可靠的结果。
- 音频数据增强常用技术包括添加背景噪声、时间拉伸、音调变化和音量缩放。
- 表格数据增强较为敏感，常用技术包括噪声注入、SMOTE、混合和特定领域转换。
- 数据泄露是一个隐患，数据增强只能应用于训练集，绝不能对验证或测试数据进行增强。
- 数据增强在数据有限、存在过拟合和真实世界变化时有效，但不能修复错误标签、偏见数据或定义不清的特征。
