深度学习中的数据稀缺问题的系统评估：解决方案和应用

深度学习架构的最新进展提高了其在实际应用中的效用。深度学习模型需要大量数据来训练模型。在许多应用领域，可用于训练神经网络的数据集有限，因为收集新数据要么不可行，要么需要更多资源，例如在市场营销、计算机视觉和医学科学中。这些模型需要大量数据以避免过拟合问题。解决有限数据问题的数据空间解决方案之一是数据增强。本研究旨在关注各种数据增强技术，这些技术可用于进一步提高神经网络的准确性。这通过增强可用数据来节省收集新数据以训练深度神经网络所需的成本和时间。这也使模型正则化，并提高其泛化能力。这篇调查论文还覆盖了计算机视觉、自然语言处理、安全性和医疗保健等不同领域对大数据集的需求。这篇论文的目标是提供对数据增强技术及其在各个领域应用的最新进展的全面调查。