作者zxc741qaz123 (好吃burger)
看板DataScience
标题[讨论] 结构性资料如何增强
时间Mon May 18 02:05:16 2020
如题，
最近在研究mixmatch这个半监督式学习方法，
想尝试用在结构性资料上。
但其中对於资料增强的应用有些困惑，
图像的资料增强有很多方法，
但结构性的资料增强方法除了随机杂讯以外好像就没有了。
有人可能会说SMOTE这个方法，
不过那个跟我要的不太一样，
我是想要类似增强完後还是能够视作同一样本的方法，
并非创造新样本。
想请问大家有甚麽想法qq
非常感谢
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 27.242.107.39 (台湾)
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※ 编辑: zxc741qaz123 (27.242.107.39 台湾), 05/18/2020 02:06:14
※ 编辑: zxc741qaz123 (27.242.107.39 台湾), 05/18/2020 02:25:12
2F：→ ariainaqua: GAN 应用於 Tabular data 上，不过其实我不大确定是05/20 12:35
3F：→ ariainaqua: 不是你要的？即使图像的资料增强後，也不见得会被视作05/20 12:37
4F：→ ariainaqua: 同一样本吧？05/20 12:37
mixmatch 是需要的，他要强调输出的一致性
6F：推 bruce3557: 也可以考虑 weak supervision 的方式05/23 00:25
7F：→ bruce3557: 尝试看看 snorkel05/23 00:25
感谢上面几位大大回应，
我有新的成果会再回文更新
※ 编辑: zxc741qaz123 (27.52.104.154 台湾), 05/23/2020 16:02:06
※ 编辑: zxc741qaz123 (27.52.104.154 台湾), 05/23/2020 16:04:07
※ 编辑: zxc741qaz123 (27.52.104.154 台湾), 05/23/2020 16:05:00
8F：推 ariainaqua: 感谢 bruce 大的分享，最近刚好在研究Crowdsourcing资 05/25 13:28
9F：→ ariainaqua: 料分类的问题，感觉可用skorkel试试 05/25 13:29
10F：推 ariainaqua: 另外感谢原PO回覆，之前看Ian写的 MixMatch 论文时没 05/25 13:49
11F：→ ariainaqua: 注意到 data augmentation 的限制，期待您後续成果:-) 05/25 13:51