本文详细介绍了10个广泛使用的图像数据增强库，每个库都有其独特的优势和适用场景。从高性能的GPU加速解决方案如Nvidia DALI，到灵活多功能的Albumentations和Imgaug，再到专注于特定框架的Kornia和Torchvision Transforms，这些工具为不同需求的用户提供了丰富的选择。选择合适的数据增强库对项目的成功至关重要。性能需求：对于大规模数据集，可能需要考虑如N

通过向输入数据添加噪声，模型被迫学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征，这可以帮助它在新的、看不见的数据上表现更好。生成模型：在 GAN、Generative Pre-training Transformer (GPT) 和 VAE 等生成模型中，可以在训练期间将高斯噪声添加到输入数据中，以提高模型生成新的、看不见的数据的能力。在这个例子中，生成器被训练为基于随机噪声作为输入生成新的图像，并且在生

现在已经是3月中旬了，我们这次推荐一些2月和3月发布的论文。

BayesFlow 是一个开源 Python 库，专门设计用于通过摊销(Amortization)神经网络来加速和扩展贝叶斯推断的能力。该框架通过训练神经网络来学习逆问题（从观测数据推断模型参数）或正向模型（从参数生成观测数据）的映射关系，从而在完成初始训练后实现接近实时的推断，推断时间通常控制在毫秒级别。

特征工程是构建机器学习模型最重要的方面之一。在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。从日期中提取特征一些数据集提供了日期或日期时间字段，通常在为机器学习模型构建输入特征时会被删除（除非您正在处理时间序列，显然 ????）。但是，DateTime 是可用于提取新特征的，这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征中。日期由日、月和年组成。

本文介绍了几种常用的机器学习损失函数，包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、交叉熵损失、二元交叉熵损失、带对数的二元交叉熵损失、Kullback-Leibler散度、负对数似然损失和铰链损失。这些损失函数在回归、分类和概率模型评估中有着广泛的应用，各有其优势和特定的应用场景。

从去年开始，针对LLM的研究成为了大家关注的焦点。但是其实针对于计算机视觉的研究领域也在快速的发展。每周都有计算机视觉领域的创新研究，包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等。我们今天来总结一下2024年3月上半月份发表的最重要的论文，无论您是研究人员、从业者还是爱好者，本文都将提供有关计算机视觉中最先进的技术和工具重要信息。

深度学习：需要速度​在训练深度学习模型时，性能至关重要。 数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度变慢，超参数优化的时间更少，部署周期更长以及计算成本更高。​由于有许多潜在的问题要探索，很难证明花太多时间来进行加速工作是合理的。 但是幸运的是，有一些简单的加速方法！​我将向您展示我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没...

神经网络机器翻译(NMT)是目前最先进的机器翻译技术，通过神经网络的处理可以产生流畅的翻译。然而非机器翻译模型受到词汇外问题和罕见词问题的影响，导致翻译质量下降。OOV词是语料库中未出现的词，而rare词是语料库中出现次数很少的词。在翻译这些未知单词时，这些单词将被替换为无用的标记。因此，这些无意义的符号破坏了句子结构，增加了歧义使翻译变得更糟。字符分割是机器翻译中为了避免词层翻译的缺点而采用的一

探索Lyft预测数据集与一个新的可视化工具包（本篇文章动图超过了CSDN上传限制无法上传，所以请访问原文地址或关注我们的同名公众号deephub-imba查看）介绍作为最近发表的论文和Kaggle竞赛的一部分，Lyft公开了一个用于构建自动驾驶路径预测算法的数据集。数据集包括语义地图、自我车辆数据和车辆附近移动物体的动态观察数据。Lyft对这个数据集提出的挑战是使用这个数据来建立一个模型，可以预测