【技术实现步骤摘要】
数据增强的方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种数据增强的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，神经网络在图像识别、物体检测、场景分割等任务上取得了显著的成效。为了提高神经网络的鲁棒性和泛化能力，往往需要利用大规模的数据对神经网络进行训练。在现实情况中，经常会存在训练数据不足的情况，此时，数据增强技术就显得尤为重要。利用数据增强技术对训练数据进行数据增强，能够增大训练数据的数量并且提高训练数据的多样性。相关技术在数据增强的过程中，根据数据增强操作、数据增强操作的使用概率的离散值以及数据增强操作的强度的离散值，构建搜索空间，在搜索空间中搜索合适的数据增强操作以及该数据增强操作的使用概率和强度，然后对目标数据进行数据增强。在实现本申请的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题：相关技术中，根据数据增强操作、数据增强操作的使用概率的离散值以及数据增强操作的强度的离散值构建的搜索空间庞大，在搜索空间中搜索合适的数据增强操作以及该数据增强操作的使...
【技术保护点】
1.一种数据增强的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标数据增强操作；/n保持所述目标数据增强操作不变，获取与所述目标数据增强操作对应的目标参数；基于所述目标数据增强操作和所述目标参数，对初始训练样本进行数据增强，得到第一目标训练样本；基于所述第一目标训练样本对神经网络进行训练，直至满足第一终止条件；/n基于所述目标数据增强操作和满足第一终止条件时所采用的目标参数，对所述初始训练样本进行数据增强，得到第二目标训练样本；/n基于所述第二目标训练样本对所述神经网络进行训练，直至满足第二终止条件；/n基于满足第二终止条件时所采用的目标数据增强操作和满足第二终止条件时所采用的...
【技术特征摘要】
1.一种数据增强的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标数据增强操作；
保持所述目标数据增强操作不变，获取与所述目标数据增强操作对应的目标参数；基于所述目标数据增强操作和所述目标参数，对初始训练样本进行数据增强，得到第一目标训练样本；基于所述第一目标训练样本对神经网络进行训练，直至满足第一终止条件；
基于所述目标数据增强操作和满足第一终止条件时所采用的目标参数，对所述初始训练样本进行数据增强，得到第二目标训练样本；
基于所述第二目标训练样本对所述神经网络进行训练，直至满足第二终止条件；
基于满足第二终止条件时所采用的目标数据增强操作和满足第二终止条件时所采用的目标参数，对目标数据进行数据增强。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保持所述目标数据增强操作不变，获取与所述目标数据增强操作对应的目标参数，包括：
保持所述目标数据增强操作不变，构建与所述目标数据增强操作对应的贝叶斯模型；
基于所述贝叶斯模型，获取与所述目标数据增强操作对应的目标参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据增强操作，包括：
构建强化学习模块；
基于所述强化学习模块，获取目标数据增强操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述满足第二终止条件时所采用的目标数据增强操作中包括多个子操作，所述满足第二终止条件时所采用的目标参数中包括与所述多个子操作对应的多个子参数；
所述基于满足第二终止条件时所采用的目标数据增强操作和满足第二终止条件时所采用的目标参数，对目标数据进行数据增强，包括：
对于所述目标数据中的任一数据，在所述满足第二终止条件时所采用的目标数据增强操作中选择任一子操作；基于所述任一子操作和与所述任一子操作对应的子参数，对所述任一数据进行数据增强。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述满足第一终止条件，包括：
获取与所述目标数据增强操作对应的目标参数的次数超过第一次数阈值；或者，
基于所述第一目标训练样本对神经网络进行训练的训练精度超过第一精度阈值；或者，
...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄俊鸿，黄俊洲，赵沛霖，侯金龙，裴建国，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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