randAugmentation

主要思想：

随机的选择transformation，finetune它的magnitute

关注点转移到了如何大幅减少数据增强的参数空间。

成果：

在目标检测方面，RandAugment能比基线增强方法提高1.0-1.3%。

速度极大加快

具体思想：

不考虑的参数

为了减少参数空间的同时保持数据(图像)的多样性，研究人员用无参数过程替代了学习的策略和概率

这些策略和概率适用于每次变换(transformation)，该过程始终选择均匀概率为1/k的变换。

也就是说，给定训练图像的N个变换，RandAugment就能表示KN个潜在策略。

考虑的参数：

需要考虑到的一组参数是每个增强失真(augmentation distortion)的大小。

假设一个单一的全局失真M(global distortion M)可能就足以对所有转换进行参数化。

操作：

transforms = ["Identity", "AutoContrast", "Equalize", "Rotate", "Solarize", "color", "Poestrize", "Contrast", "Brightness", "Sharpness", "ShearX", "ShearY", "TranslateX", "TranslateY"]
def randaugment(N, M):# 产生一系列的失真， N:Number of augmentation transformations to apply sequentially# M: Magnitude for all the transformations. # 因为这两个参数都是可人为解释的，所以N和M的值越大，正则化强度就越大。 sampled_ops = n.random.choice(transforms, N)return [(op, M) for op in smapled_ops]

可以使用标准方法高效地进行超参数优化，但是考虑到极小的搜索空间，研究人员发现朴素网格搜索(naive grid search)是非常有效的。

知识点：

网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数

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成果：

具体思想：

不考虑的参数

考虑的参数：

操作：

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