[討論] 結構性資料如何增強

[zxc741qaz123 (好吃burger)]

如題，
最近在研究mixmatch這個半監督式學習方法，
想嘗試用在結構性資料上。

但其中對於資料增強的應用有些困惑，
圖像的資料增強有很多方法，
但結構性的資料增強方法除了隨機雜訊以外好像就沒有了。
有人可能會說SMOTE這個方法，
不過那個跟我要的不太一樣，
我是想要類似增強完後還是能夠視作同一樣本的方法，
並非創造新樣本。

想請問大家有甚麼想法qq
非常感謝

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.242.107.39 (臺灣)
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※ 編輯: zxc741qaz123 (27.242.107.39 臺灣), 05/18/2020 02:06:14
※ 編輯: zxc741qaz123 (27.242.107.39 臺灣), 05/18/2020 02:25:12
推 ariainaqua: 最近有看到這篇 https://reurl.cc/xZK4AN
→ ariainaqua: GAN 應用於 Tabular data 上，不過其實我不大確定是
→ ariainaqua: 不是你要的？即使圖像的資料增強後，也不見得會被視作
→ ariainaqua: 同一樣本吧？
mixmatch 是需要的，他要強調輸出的一致性
→ salmon12706: https://reurl.cc/Ob8rpR
推 bruce3557: 也可以考慮 weak supervision 的方式
→ bruce3557: 嘗試看看 snorkel
感謝上面幾位大大回應，
我有新的成果會再回文更新
※ 編輯: zxc741qaz123 (27.52.104.154 臺灣), 05/23/2020 16:02:06
※ 編輯: zxc741qaz123 (27.52.104.154 臺灣), 05/23/2020 16:04:07
※ 編輯: zxc741qaz123 (27.52.104.154 臺灣), 05/23/2020 16:05:00
推 ariainaqua: 感謝 bruce 大的分享，最近剛好在研究Crowdsourcing資
→ ariainaqua: 料分類的問題，感覺可用skorkel試試
推 ariainaqua: 另外感謝原PO回覆，之前看Ian寫的 MixMatch 論文時沒
→ ariainaqua: 注意到 data augmentation 的限制，期待您後續成果:-)