作者：哈工大SCIR張寧 來源：機(jī)器之心

什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)(Data Augmentation)是一種通過讓有限的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的等價(jià)數(shù)據(jù)來人工擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它是克服訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的有效手段，目前在深度學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。但是由于生成的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的差異，也不可避免地帶來了噪聲問題。

為什么需要數(shù)據(jù)增強(qiáng)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多任務(wù)中表現(xiàn)良好，但這些網(wǎng)絡(luò)通常需要大量數(shù)據(jù)才能避免過度擬合。遺憾的是，許多場(chǎng)景無法獲得大量數(shù)據(jù)，例如醫(yī)學(xué)圖像分析。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的存在是為了解決這個(gè)問題，這是針對(duì)有限數(shù)據(jù)問題的解決方案。數(shù)據(jù)增強(qiáng)一套技術(shù)，可提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小和質(zhì)量，以便您可以使用它們來構(gòu)建更好的深度學(xué)習(xí)模型。 在計(jì)算視覺領(lǐng)域，生成增強(qiáng)圖像相對(duì)容易。即使引入噪聲或裁剪圖像的一部分，模型仍可以對(duì)圖像進(jìn)行分類，數(shù)據(jù)增強(qiáng)有一系列簡(jiǎn)單有效的方法可供選擇，有一些機(jī)器學(xué)習(xí)庫來進(jìn)行計(jì)算視覺領(lǐng)域的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，比如：imgaug (https://github.com/aleju/imgaug)它封裝了很多數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，給開發(fā)者提供了方便。 但是在自然語言處理領(lǐng)域中，由于自然語言本身是離散的抽象符號(hào)，微小的變化就可能會(huì)導(dǎo)致含義的巨大偏差，所以數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法并不常用。很多自然語言處理任務(wù)在真正落地的時(shí)候，往往會(huì)遇到數(shù)據(jù)量不足的問題，自然語言的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法值得我們深入研究。接下來我們先介紹計(jì)算視覺領(lǐng)域的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，再介紹自然語言處理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，希望能對(duì)大家有所啟發(fā)。

計(jì)算視覺數(shù)據(jù)增強(qiáng)

計(jì)算視覺領(lǐng)域的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法大致可以分為兩類：第一類是基于基本圖像處理技術(shù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，第二個(gè)類別是基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法。

下面先介紹基于基本圖像處理技術(shù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法：

幾何變換(Geometric Transformations)：由于訓(xùn)練集與測(cè)試集合中可能存在潛在的位置偏差，使得模型在測(cè)試集中很難達(dá)到訓(xùn)練集中的效果，幾何變換可以有效地克服訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的位置偏差，而且易于實(shí)現(xiàn)，許多圖像處理庫都包含這個(gè)功能。

顏色變換(Color Space)：圖片在輸入計(jì)算機(jī)之前，通常會(huì)被編碼為張量(高度×寬度×顏色通道)，所以可以在色彩通道空間進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，比如將某種顏色通道關(guān)閉，或者改變亮度值。

旋轉(zhuǎn) | 反射變換(Rotation/Reflection)：選擇一個(gè)角度，左右旋轉(zhuǎn)圖像，可以改變圖像內(nèi)容朝向。關(guān)于旋轉(zhuǎn)角度需要慎重考慮，角度太大或者太小都不合適，適宜的角度是1度 到 20度。

噪聲注入(Noise Injection)：從高斯分布中采樣出的隨機(jī)值矩陣加入到圖像的RGB像素中，通過向圖像添加噪點(diǎn)可以幫助CNN學(xué)習(xí)更強(qiáng)大的功能。

內(nèi)核過濾器(Kernel Filters)：內(nèi)核濾鏡是在圖像處理中一種非常流行的技術(shù)，比如銳化和模糊。將特定功能的內(nèi)核濾鏡與圖像進(jìn)行卷積操作，就可以得到增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)。直觀上，數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成的圖像可能會(huì)使得模型面對(duì)這種類型的圖像具有更高的魯棒性。

混合圖像(Mix)：通過平均圖像像素值將圖像混合在一起是一種非常違反直覺的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。對(duì)于人來說，混合圖像生成的數(shù)據(jù)似乎沒有意義。雖然這種方法缺乏可解釋性，但是作為一種簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，有一系列的工作進(jìn)行相關(guān)的研究。Inoue在圖像每個(gè)像素點(diǎn)混合像素值來混合圖像，Summers和Dinneen又嘗試以非線性的方法來混合圖像，Takahashi和Matsubara通過隨機(jī)圖像裁剪和拼接來混合圖像，以及后來的mixup方法均取得了不錯(cuò)的成果。

隨機(jī)擦除(Random Erasing)：隨機(jī)擦除是Zhong等人開發(fā)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。他們受到Dropout機(jī)制的啟發(fā)，隨機(jī)選取圖片中的一部分，將這部分圖片刪除，這項(xiàng)技術(shù)可以提高模型在圖片被部分遮擋的情況下性能，除此之外還可以確保網(wǎng)絡(luò)關(guān)注整個(gè)圖像，而不只是其中的一部分。

縮放變換(Zoom)：圖像按照一定的比例進(jìn)行放大和縮小并不改變圖像中的內(nèi)容，可以增加模型的泛化性能。

移動(dòng)(Translation)：向左，向右，向上或向下移動(dòng)圖像可以避免數(shù)據(jù)中的位置偏差，比如在人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集合中，如果所有圖像都居中，使用這種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以避免可能出現(xiàn)的位置偏差導(dǎo)致的錯(cuò)誤。

翻轉(zhuǎn)變換(Flipping)：通常是關(guān)于水平或者豎直的軸進(jìn)行圖像翻轉(zhuǎn)操作，這種擴(kuò)充是最容易實(shí)現(xiàn)的擴(kuò)充，并且已經(jīng)證明對(duì)ImageNet數(shù)據(jù)集有效。

裁剪(Cropping)：如果輸入數(shù)據(jù)集合的大小是變化的，裁剪可以作為數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)手段，通過裁剪圖像的中央色塊，可以得到新的數(shù)據(jù)。在實(shí)際使用過程之中，這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法不是只使用一種，而是使用一套數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，在AutoAugment這篇文章中，作者嘗試讓模型自動(dòng)選擇數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。

 

 

第二個(gè)類別是基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法：

特征空間增強(qiáng)(Feature Space Augmentation)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將圖像這種高維向量映射為低維向量，之前討論的所有圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法都應(yīng)用于輸入空間中的圖像。現(xiàn)在可以在特征空間進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，例如：SMOTE算法，它是一種流行的增強(qiáng)方法，通過將k個(gè)最近的鄰居合并以形成新實(shí)例來緩解類不平衡問題。

對(duì)抗生成(Adversarial Training)：對(duì)抗攻擊表明，圖像表示的健壯性遠(yuǎn)不及預(yù)期的健壯性，Moosavi-Dezfooli等人充分證明了這一點(diǎn)。對(duì)抗生成可以改善學(xué)習(xí)的決策邊界中的薄弱環(huán)節(jié)，提高模型的魯棒性。

基于GAN的數(shù)據(jù)增強(qiáng)(GAN-based Data Augmentation)：使用 GAN 生成模型來生成更多的數(shù)據(jù)，可用作解決類別不平衡問題的過采樣技術(shù)。

神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換(Neural Style Transfer)：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)格遷移來生成不同風(fēng)格的數(shù)據(jù)，防止模型過擬合。

如果想要閱讀更多的細(xì)節(jié)，請(qǐng)參考這篇文章：

https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0197-0

自然語言處理數(shù)據(jù)增強(qiáng)

在自然語言處理領(lǐng)域，被驗(yàn)證為有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法相對(duì)要少很多，下面我們介紹幾種常見方法。

同義詞詞典(Thesaurus)：Zhang Xiang等人提出了Character-level Convolutional Networks for Text Classification，通過實(shí)驗(yàn)，他們發(fā)現(xiàn)可以將單詞替換為它的同義詞進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，這種同義詞替換的方法可以在很短的時(shí)間內(nèi)生成大量的數(shù)據(jù)。

隨機(jī)插入(Randomly Insert)：隨機(jī)選擇一個(gè)單詞，選擇它的一個(gè)同義詞，插入原句子中的隨機(jī)位置，舉一個(gè)例子：“我愛中國” —> “喜歡我愛中國”。

隨機(jī)交換(Randomly Swap)：隨機(jī)選擇一對(duì)單詞，交換位置。

隨機(jī)刪除(Randomly Delete)：隨機(jī)刪除句子中的單詞。

語法樹結(jié)構(gòu)替換：通過語法樹結(jié)構(gòu)，精準(zhǔn)地替換單詞。

加噪(NoiseMix) (https://github.com/noisemix/noisemix)：類似于圖像領(lǐng)域的加噪，NoiseMix提供9種單詞級(jí)別和2種句子級(jí)別的擾動(dòng)來生成更多的句子，例如：這是一本很棒的書，但是他們的運(yùn)送太慢了。->這是本很棒的書，但是運(yùn)送太慢了。

情境增強(qiáng)(Contextual Augmentation)：這種數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法是用于文本分類任務(wù)的獨(dú)立于域的數(shù)據(jù)擴(kuò)充。通過用標(biāo)簽條件的雙向語言模型預(yù)測(cè)的其他單詞替換單詞，可以增強(qiáng)監(jiān)督數(shù)據(jù)集中的文本。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的方法來生成和原數(shù)據(jù)同分布的數(shù)據(jù)，來制造更多的數(shù)據(jù)。在自然語言處理領(lǐng)域，有很多關(guān)于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工作：

Generating Text via Adversarial Training

GANS for Sequences of Discrete Elements with the Gumbel-softmax Distribution

SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

回譯技術(shù)(Back Translation)：回譯技術(shù)是NLP在機(jī)器翻譯中經(jīng)常使用的一個(gè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法。其本質(zhì)就是快速產(chǎn)生一些翻譯結(jié)果達(dá)到增加數(shù)據(jù)的目的。回譯的方法可以增加文本數(shù)據(jù)的多樣性，相比替換詞來說，有時(shí)可以改變句法結(jié)構(gòu)等，并保留語義信息。但是，回譯的方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴于翻譯的質(zhì)量。

擴(kuò)句-縮句-句法：先將句子壓縮，得到句子的縮寫，然后再擴(kuò)寫，通過這種方法生成的句子和原句子具有相似的結(jié)構(gòu)，但是可能會(huì)帶來語義信息的損失。

無監(jiān)督數(shù)據(jù)擴(kuò)增(Unsupervised Data Augmentation)：通常的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法都是為有監(jiān)督任務(wù)服務(wù)，這個(gè)方法是針對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的算法，UDA方法生成無監(jiān)督數(shù)據(jù)與原始無監(jiān)督數(shù)據(jù)具備分布的一致性，而以前的方法通常只是應(yīng)用高斯噪聲和Dropout噪聲(無法保證一致性)。(https://arxiv.org/abs/1904.12848)

哈工大SCIR近年來在數(shù)據(jù)增強(qiáng)領(lǐng)域發(fā)表了若干論文，例如我中心主任劉挺教授在2017年ACL會(huì)議中提出一種簡(jiǎn)單而新穎的方法來自動(dòng)生成零指代消解的大規(guī)模偽數(shù)據(jù)[12]。侯宇泰等人于2018年COLING會(huì)議中提出了對(duì)話語義理解的序列到序列數(shù)據(jù)增強(qiáng)，相比之前的工作，在生成新語句時(shí)不考慮語句間關(guān)系，他們利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中與一個(gè)語句具有相同語義的其他句子，提出了基于序列到序列生成的數(shù)據(jù)增強(qiáng)框架[13]。朱海潮等人提出一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法來提升模型判斷問題是否是可回答的問題的能力[14]。

此外，這個(gè)倉庫(https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation)中介紹了一些自然語言處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。

總結(jié)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)是增大數(shù)據(jù)規(guī)模，減輕模型過擬合的有效方法，但是，數(shù)據(jù)增強(qiáng)不能保證總是有利的。在數(shù)據(jù)非常有限的域中，這可能導(dǎo)致進(jìn)一步過度擬合。因此，重要的是要考慮搜索算法來推導(dǎo)增強(qiáng)數(shù)據(jù)的最佳子集，以便訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。

雖然相比于計(jì)算視覺，自然語言處理領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)應(yīng)用更少，難度也要更大，但是同時(shí)也意味著更大的機(jī)遇。

參考文獻(xiàn)

[1] Zhang, X., Zhao, J., & LeCun, Y. (2015). Character-level convolutional networks for text classification. In Advances in neural information processing systems (pp. 649-657).

[2] Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6(1), 60.

[3] Jung, A. (2015). Image augmentation for machine learning experiments.

[4] DeVries, T., & Taylor, G. W. (2017). Dataset augmentation in feature space. arXiv preprint arXiv:1702.05538.

[5] Xie, Q., Dai. Z., Hovy. E,. Luong. M., & Le. Q. (2019). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. arXiv preprint arXiv:1904.12848.

[6] Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., & Kegelmeyer, W. P. (2002). SMOTE: synthetic minority over-sampling technique. Journal of artificial intelligence research, 16, 321-357.

[7] Berthelot, D., Carlini, N., Goodfellow, I., Papernot, N., Oliver, A., & Raffel, C. (2019). Mixmatch: A holistic approach to semi-supervised learning. arXiv preprint arXiv:1905.02249.

[8] Wei, J. W., & Zou, K. (2019). Eda: Easy data augmentation techniques for boosting performance on text classification tasks. arXiv preprint arXiv:1901.11196.

[9] Yu, L., Zhang, W., Wang, J., & Yu, Y. (2017, February). Seqgan: Sequence generative adversarial nets with policy gradient. In Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence.

[10] Kusner, M. J., & Hernández-Lobato, J. M. (2016). Gans for sequences of discrete elements with the gumbel-softmax distribution. arXiv preprint arXiv:1611.04051.

[11] Jing, Y., Yang, Y., Feng, Z., Ye, J., Yu, Y., & Song, M. (2019). Neural style transfer: A review. IEEE transactions on visualization and computer graphics.

[12] Liu, T., Cui, Y., Yin, Q., Zhang, W., Wang, S., & Hu, G. (2016). Generating and exploiting large-scale pseudo training data for zero pronoun resolution. arXiv preprint arXiv:1606.01603.

[13] Hou, Y., Liu, Y., Che, W., & Liu, T. (2018). Sequence-to-sequence data augmentation for dialogue language understanding. arXiv preprint arXiv:1807.01554.

[14] Zhu, H., Dong, L., Wei, F., Wang, W., Qin, B., & Liu, T. (2019). Learning to Ask Unanswerable Questions for Machine Reading Comprehension. arXiv preprint arXiv:1906.06045.

[15] Inoue, H. (2018). Data augmentation by pairing samples for images classification. arXiv preprint arXiv:1801.02929.

[16] Cubuk, E. D., Zoph, B., Mane, D., Vasudevan, V., & Le, Q. V. (2018). Autoaugment: Learning augmentation policies from data. arXiv preprint arXiv:1805.09501.

[17] Zhong, Z., Zheng, L., Kang, G., Li, S., & Yang, Y. (2017). Random erasing data augmentation. arXiv preprint arXiv:1708.04896.

[18] Summers, C., & Dinneen, M. J. (2019, January). Improved mixed-example data augmentation. In 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) (pp. 1262-1270). IEEE.

[19] Takahashi, R., Matsubara, T., & Uehara, K. (2019). Data augmentation using random image cropping and patching for deep CNNs. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology.

[20] Zhang, Y., Gan, Z., & Carin, L. (2016). Generating text via adversarial training. In NIPS workshop on Adversarial Training (Vol. 21).

標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)增

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點(diǎn)！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請(qǐng)與原作者聯(lián)系。