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正文

从因果中推导一种  数据增强的方法比如 使用相机采样的时候 随着相机的移动 采样的时间越短采样的数据越多  那么说名 数据量越大 这样虽然能达到更多数据量的目的但是如果输入是T1 输出是T2那么模型学习到的信息是确定性的故而需要大量的数据 也未必能覆盖到所有的情况 模型的自我推导能力  薄弱而如果能够 增加采样时间那么说 中间的不确定性增加  但是有无法得到  大量的数据 故而要使用 根据结果  推导出 原因当T2确定的时候 可以推导出m个T1  能够到达 T2都可以作为输入 就如同扩撒模型一样 之所以扩散模型 可以成功原因是由于  物质运动  物质波  波动 符合 高斯分布 所以扩散模型的方法  相当于 一个 全息的数据库 但是 该方法太任意 确定性不足  故而要将 确定性增加就是使用 T2 中的元素 排列组合随机打乱 增加和删减 该中有的元素这样 就如同 一个帽子  在一个固定的 空间移动 不会 变成 苹果 这样 训练训练出来的模型 确定性高 

简单的实现代码

随机的生成 0-256 之间的 1024 个数字

使用index 的方法 打乱 这些数

使用首位 赋值一部分代码 可以带来重复的利用  或者 改变

从而达到 随机 且不是简单的 本来元素上的打乱

# 正常模型
# 变换随机分布
# T+1 =T2
import numpy as np
data=np.random.randint(0,256,1024)index=np.random.permutation(data.size)
# 打乱
data=data[index]
# 做一些元素重复
data[-10:]=data[:10]
data=data.reshape(32,32)if __name__ == '__main__':pass

总结

        数据增强的一种手段  可以通过模型来测试   例如已知了label  是一个图片  而后 使用该方法

        来new  多个 输入进行  模型训练  而后  使用  真实的图  会不会估计出 一个图的下一个动作

        值得测试  的一个想法  虽然没什么数据论证  如果不成功  也可以代替 扩散模型的 高斯分布

        这样便能 更加确定性的生成模型  比如 image to image  将输入的图像打乱 增加一点减少一点

        自己的 元素  而后生成的  或许 是这个图的 相关性  极其高的图

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