第7章：生成模型

数据增强

1. 概述

数据增强（Data Augmentation）是通过生成模型创建新数据样本的技术，旨在扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。在深度学习中，数据不足或数据不平衡是常见问题，生成模型为此提供了高效的解决方案。

2. 生成模型在数据增强中的应用

2.1 基于GAN的数据增强

  • 原理：生成对抗网络（GAN）通过生成器（Generator）合成逼真数据，判别器（Discriminator）区分真实与生成数据。
  • 优势：生成高多样性样本，适用于图像、音频等领域。
  • 案例：医学影像分析中，GAN生成CT扫描图像以解决罕见病数据稀缺问题。

2.2 基于VAE的数据增强

  • 原理：变分自编码器（VAE）通过编码-解码结构生成与原数据分布相似的新样本。
  • 优势：生成数据具有可解释性，适合结构化数据增强。
  • 案例：金融风控中，VAE生成合成交易记录以平衡欺诈与非欺诈样本。

2.3 基于扩散模型的数据增强

  • 原理：通过逐步去噪过程生成高质量数据，如Stable Diffusion。
  • 优势：生成样本细节丰富，适用于高分辨率图像。
  • 案例：自动驾驶中，扩散模型生成不同天气条件下的道路场景数据。

3. 技术实现要点

3.1 质量控制

  • 评估指标：使用FID（Frechet Inception Distance）或IS（Inception Score）量化生成数据的真实性。
  • 过滤机制：通过预训练分类器筛选高质量生成样本。

3.2 领域适配

  • 条件生成：在GAN或VAE中引入标签条件（如cGAN），生成特定类别数据。
  • 小样本学习：结合元学习（Meta-Learning）优化生成过程。

4. 实际挑战与解决方案

挑战解决方案
模式坍塌（GAN生成样本单一）使用Wasserstein GAN或添加多样性损失
生成数据偏差对抗性去偏（Adversarial Debiasing）
计算成本高采用轻量级架构（如MobileGAN）或知识蒸馏

5. 前沿进展

  • 联邦数据增强：在隐私保护场景下，通过联邦学习框架分布式生成数据。
  • 跨模态增强：如文本到图像生成（DALL·E）扩充多模态数据集。

代码示例（PyTorch）

# 使用预训练GAN生成图像增强数据
from torchvision.models import gan

generator = gan.ResNetGenerator()
noise = torch.randn(16, 256)  # 输入噪声
fake_images = generator(noise)  # 生成16张增强图像

参考文献

  • Goodfellow et al. (2014). Generative Adversarial Networks
  • Kingma & Welling (2013). Auto-Encoding Variational Bayes
  • Ho et al. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models
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