【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种数据增强处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、数据增强(data augmentation)是指在模型训练过程中，通过对训练数据进行各种变换或处理，生成更多的训练样本的方法，目的在于通过增加数据的多样性，提高模型的泛化能力，从而减少模型过拟合。
2、目前，传统的数据增强方法过于依赖人为设计，即通常根据人为经验进行相关数据增强参数的设计，以及数据增强策略和数据增强幅度的选择。例如将相关参数设为固定值，或设计随机在预设范围中取值。然而，这种设计方法使得增强策略固定，缺乏多样性，且缺乏对比和验证，无法评估设计是否合理，若设计过于简单，易使模型过早拟合而失去数据增强的意义；若设计过于困难，易使模型出现过度增强而浪费训练样本。
3、此外，现有的自动数据增强方法多数是基于autoaugment方案，其使用一种搜索算法(如强化学习)进行暴力搜索，从搜索空间中找到最佳增强策略使模型在验证集上达到最高精度，以此自动发现最优的数据增强策略。该类方法依赖验证集，并需要训练多个子模型，对...
【技术保护点】
1.一种数据增强处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照第一参数对数据库中的元素进行加权抽样，获得第一增强策略之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据库还包括一个或多个第四数据库，所述第四数据库包括至少一个操作对象，以及每个操作对象对应的第四更新参数，所述第四更新参数中包括：第一参数、抽样参数、抽样参数阈值和难易度阈值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照第一参数对数据库中的元素进行加权抽样，获得第一增强策略，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种数据增强处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照第一参数对数据库中的元素进行加权抽样，获得第一增强策略之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据库还包括一个或多个第四数据库，所述第四数据库包括至少一个操作对象，以及每个操作对象对应的第四更新参数，所述第四更新参数中包括：第一参数、抽样参数、抽样参数阈值和难易度阈值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照第一参数对数据库中的元素进行加权抽样，获得第一增强策略，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照第一参数对数据库中的元素进行加权抽样，获得第一增强策略，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一增强策略对第一训练数据进行增强处理，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二参数更新所述第一参数和/或更新数据库中的元素，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述难易度阈值包括第一阈值和第...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈瑶，张世磊，高莹莹，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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