序列数据的数据增强方法综述

作     者：葛轶洲 许翔 杨锁荣 周青 申富饶 GE Yizhou;XU Xiang;YANG Suorong;ZHOU Qing;SHEN Furao

作者机构：通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京210023 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2021年第15卷第7期

页      面：1207-1219页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61876076) 

主　　题：序列数据 数据增强 深度学习 

摘      要：为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增强通过人为地生成新的数据增加数据量来缓解这一问题。数据增强方法在计算机视觉领域大放异彩,让人们开始关注类似方法能否应用在序列数据上。除了翻转、裁剪等在时间域进行增强的方法外,也描述了在频率域实现数据增强的方法;除了人们基于经验或知识而设计的方法以外,对一系列基于GAN的通过机器学习模型自动生成数据的方法也进行了详细的论述。介绍了应用在自然语言文本、音频信号和时间序列等多种序列数据上的数据增强方法,亦有涉及它们在医疗诊断、情绪判断等问题上的表现。尽管数据类型不同,但总结了应用在这些类型上的数据增强方法背后的相似的设计思路。以这一思路为线索,梳理应用在各类序列数据类型上的多种数据增强方法,并进行了一定的讨论和展望。