Machine learningTraining techniques

Tăng cường dữ liệu

Tăng cường dữ liệu là một họ các kỹ thuật mở rộng nhân tạo một tập dữ liệu huấn luyện bằng cách áp dụng các phép biến đổi bảo toàn nhãn cho các mẫu hiện có. Ban đầu được hệ thống hóa cho các tác vụ phân loại ảnh, giờ đây nó được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực thị giác, văn bản, âm thanh và bảng. Nó nổi lên như một giải pháp thực tế cho sự khan hiếm dữ liệu được gán nhãn kinh niên trong học sâu có giám sát và vẫn là một bước tiền xử lý tiêu chuẩn trong các quy trình mạng nơ-ron hiện đại.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6, 60. DOI: 10.1186/s40537-019-0197-0

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/data-augmentation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateData Augmentation (Data Augmentation). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/deep-learning/data-augmentation · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026