032、数据增广*_文本数据增广

之——泛化性提升

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之——泛化性提升

杂谈

正文

1.数据增广

2.方法

2.1 翻转

2.2 切割

2.3 颜色

2.4 其他数字图像处理

3.实现

小结

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杂谈

        深度学习的数据增强（Data Augmentation）是一种技术，用于通过对原始数据进行多样性的变换和扩充，以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。这有助于减轻过拟合问题，提高深度学习模型的性能。以下是深度学习数据增强的一些方法以及一些成功的案例：

数据增强方法：

1. 图像数据增强：

   • 镜像翻转：对图像进行水平或垂直翻转，增加图像的多样性。
   • 旋转：以不同的角度旋转图像。
   • 平移：平移图像的位置，以模拟不同拍摄角度。
   • 放缩：对图像进行缩小或放大。
   • 亮度、对比度、色彩调整：改变图像的亮度、对比度或颜色。

2. 文本数据增强：

   • 同义词替换：将一些词替换为其同义词，以增加文本的多样性。
   • 词序变换：随机改变文本中词语的顺序。
   • 插入、删除、替换字符：对文本进行字符级别的操作，以增加噪音和多样性。

3. 声音数据增强：

   • 增加噪声：向声音数据中添加噪声，以增加多样性。
   • 时间伸缩：对声音数据进行时间尺度的变化。
   • 频域变换：在声音数据的频域上进行操作。

成功案例：

1. 图像分类：

   • ImageNet竞赛：在ImageNet图像分类竞赛中，数据增强被广泛使用。训练集中的图像进行了多种变换，包括翻转、旋转、缩放等。这些技术帮助了深度卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上取得巨大成功。

2. 目标检测：

   • Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种流行的目标检测算法，使用了数据增强来改进检测性能。通过对训练图像进行多样性的变换，模型在不同环境下能更好地识别目标。

3. 自然语言处理：

   • BERT：BERT是一种预训练的语言模型，通过对文本进行多种数据增强操作，如遮蔽、替换、乱序等，来学习文本的上下文信息。BERT的成功影响了自然语言处理领域的各种任务，如情感分析、问答等。

4. 语音识别：

   • SpecAugment：SpecAugment是一种用于语音识别的数据增强方法，通过在声谱图上进行时间和频域的变换来改进语音识别模型的性能。

这些案例表明，数据增强是深度学习中的一种重要技术，可以显著提高模型的性能和泛化能力。不同领域的数据增强方法可能有所不同，但它们都通过增加数据多样性来帮助模型更好地理解和泛化数据。

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正文

1.数据增广

        数据增广，顾名思义就是在现有数据基础上去做增强、扩充、调整。

         理想情况下训练出来的model在实际部署上完全不一样。

        所以希望在训练时候就能够考虑尽可能多的干扰与数据变化情况，以免出现泛化性能差的现象：

         一般来说是随机在线生成的，可以理解为随机正则项：

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2.方法

2.1 翻转

        数据增广要考虑到本身的应用场景，要是一些完全不可能上下颠倒的物体，翻转增广是没有意义的。

2.2 切割

        随机方式切割图片并变回固定形状：

2.3 颜色

        色调、饱和度、亮度：

2.4 其他数字图像处理

         旋转跳跃、瑞锐化、虚化、消除、噪声：

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3.实现

       导包导图：

import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
 
# d2l.set_figsize()
d2l.set_figsize()
img = d2l.Image.open(r'D:\apycharmblackhorse\project\_04_pytorch\basic_class\data/pikaqiu.jpg')
d2l.plt.imshow(img);

        列举函数：

#一个列举函数，传入图片和方法
def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

        随机水平翻转随机垂直翻转：

print("随机水平翻转")
apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())
 
print("随机垂直翻转")
apply(img, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())

        随机裁剪： 

print("随机裁剪") #裁剪图像大小，与原始图像比例随机范围，高宽比随机范围
cut_aug=torchvision.transforms.RandomResizedCrop(200,(0.1,1),(0.5,2))
apply(img, cut_aug)

       中央裁剪：

print("中央裁剪")
center_cut_aug=torchvision.transforms.CenterCrop(50)
apply(img,center_cut_aug)

        颜色变化： 

print("颜色变化") #亮度、对比度、饱和度和色调，上下幅值
color_aug=torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0.5,contrast=0.5,saturation=0.5,hue=0.5)
apply(img, color_aug)

         多种增广方法合并：

print("多种增广方法")
augs=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(),
                                     cut_aug,
                                     color_aug])
apply(img, augs)

        训练应用：主要是跑不动，之后回过头来再整理：

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
 
 
 
all_images = torchvision.datasets.CIFAR10(train=True, root="../data",
                                          download=True)
d2l.show_images([all_images[i][0] for i in range(32)], 4, 8, scale=0.8);
 
 
train_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])
 
test_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.ToTensor()])
 
 
def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
    dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=is_train,
                                           transform=augs, download=True)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                    shuffle=is_train, num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
    return dataloader
 
 
def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices):
    """用多GPU进行小批量训练"""
    if isinstance(X, list):
        # 微调BERT中所需
        X = [x.to(devices[0]) for x in X]
    else:
        X = X.to(devices[0])
    y = y.to(devices[0])
    net.train()
    trainer.zero_grad()
    pred = net(X)
    l = loss(pred, y)
    l.sum().backward()
    trainer.step()
    train_loss_sum = l.sum()
    train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y)
    return train_loss_sum, train_acc_sum
 
 
def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
               devices=d2l.try_all_gpus()):
    """用多GPU进行模型训练"""
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0])
    for epoch in range(num_epochs):
        # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数
        metric = d2l.Accumulator(4)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = train_batch_ch13(
                net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel())
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3],
                              None))
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc '
          f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on '
          f'{str(devices)}')
 
 
batch_size, devices, net = 256, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3)
 
def init_weights(m):
    if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2d]:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
 
net.apply(init_weights)
 
def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net, lr=0.001):
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
    trainer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, 10, devices)
 
 
train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net)

        结果：

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小结

• 图像增广基于现有的训练数据生成随机图像，来提高模型的泛化能力。

• 为了在预测过程中得到确切的结果，我们通常对训练样本只进行图像增广，而在预测过程中不使用带随机操作的图像增广。

• 深度学习框架提供了许多不同的图像增广方法，这些方法可以被同时应用。