Evaluating the Potential and Realized Impact of Data Augmentations
Author:
Affiliation:
1. Lincoln University,Science, Technology & Mathematics,Jefferson City,Missouri,USA
2. YLB Tech, Ltd,London,United Kingdom
Funder
National Science Foundation
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10371778/10371788/10371989.pdf?arnumber=10371989
Reference31 articles.
1. Enhancing Performance of Deep Learning Models with different Data Augmentation Techniques: A Survey
2. Augmentation Techniques for Sequential Clinical Data to Improve Deep Learning Prediction Techniques
3. A Systematic Review on Data Scarcity Problem in Deep Learning: Solution and Applications
4. Improving Deep Learning with Generic Data Augmentation
5. Deep trouble for deep learning;Heaven;Nature,2019
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