易百纳技术社区讯 谷歌研发黑科技，自动化的数据增强引发巨大关注。此前，数据增强的方式主要是由科学家来进行的，这个过程中涉及到大量的知识，如果没有强大的知识储备的话，将难以完成。 
在信息时代的今天，我们要面临着各种各样的数据，这些数据不仅仅数量十分巨大，而且对它的整理也是一个十分费力的工作。深度神经网络在最近几年了取得了极大的发展，这种网络对于未来的人工智能技术而言将会起到十分重要的作用。
而强大的神经网络主要归功于对大量数据的收集整理，从理论上来说，只要增加数据的多样性以及质量，那么便可以起到更改模型的效果。因此，只要将数据处理好，那么产品的性能便可以提升，这是一种方法，但是，这仅仅是从理论上来说的，在实际应用过程当中，如果要处理如此大量的数据的话，那么将会是一件十分复杂的工作。
对于数据处理，目前有两种方法，第一种是将图像的对称性，编入到模型结构当中去，但是这种方法难度较大，不具备实际应用的意义。
另外一种方法则是数据增强，这种方法主要是通过强化数据来增加它们的差异性，简言之，主要是通过一些细微的特征来辨别大量的数据，并且系统最终能够在大量的例子当中发现规律。
此前，数据增强的方式主要是由科学家来进行的，这个过程中涉及到大量的知识，如果没有强大的知识储备的话，将难以完成。不过，这个情况将会在未来得到改变，谷歌人工智能部门最近研发了一款AutoAugment，这个应用能够自动为数据找到适合的数据增强方式，其不仅仅拥有着十分高的准确率，而且工作效率也大大提升。
这样的成果具有十分重大的意义，在未来的人工智能以及其他的神经网络系统中能够发挥重大作用，这也是谷歌大力投入的结果，有付出必有回报。
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