在论文中这两种图像预处理方式有什么区别嘛？ (语言-python)

Question

请问是先将数据集按8:1:1的比例随机划分为训练集 、测试集 和验证集 ，然后对划分完的数据集进行数据增强呢？
还是先对标注完的数据集进行数据增强后再对增强后的数据集按8:1:1的比例随机划分呢？
在论文中这两种图像预处理方式有什么区别嘛？请大家帮忙解答下！

Answer 1

回答参考gpt
在数据集划分和数据增强的顺序上，通常有两种不同的策略，每种策略在不同的应用场景中可能有不同的优缺点：

先划分数据集再进行数据增强

• 优点：
  • 避免数据泄露：确保测试集和验证集的数据没有被用于训练过程中的数据增强，从而避免模型在训练时“看到”测试集的数据。
  • 保持数据的原始性：测试集和验证集保持了原始数据的分布，可以更真实地评估模型的泛化能力。
• 缺点：
  • 数据量限制：如果原始数据量较少，划分后可用于数据增强的训练集数据量可能不足，限制了数据增强的效果。

先进行数据增强再划分数据集

• 优点：
  • 增加数据多样性：通过数据增强增加了数据的多样性，可以在划分数据集时有更多的数据可供选择。
  • 充分利用数据：对于数据量较少的情况，数据增强可以有效地扩展数据集，提高模型的训练效果。
• 缺点：
  • 数据泄露风险：如果数据增强过程中不小心将测试集或验证集的数据用于训练，可能会导致数据泄露。

论文中的区别

在论文中，这两种图像预处理方式的区别主要体现在数据集的划分和数据增强的顺序上。选择哪种方式通常取决于具体的应用场景和数据量的大小：

• 数据量充足：通常推荐先划分数据集再进行数据增强，以避免数据泄露。
• 数据量不足：在数据量较少的情况下，可以考虑先进行数据增强再划分数据集，以充分利用有限的数据资源。

不同的研究和应用可能会根据具体的需求和数据特性选择不同的策略，并在论文中详细说明其选择的理由和实验结果的对比。