【ML】数据增强

在我们的训练数据拆分上评估数据增强，以增加高质量训练样本的数量。

介绍

我们经常希望通过数据增强来增加训练数据的大小和多样性。它涉及使用现有样本来生成合成但现实的示例。

1. 拆分数据集。我们希望首先拆分我们的数据集，因为如果我们允许将生成的样本放置在不同的数据拆分中，许多增强技术将导致某种形式的数据泄漏。

   例如，一些扩充涉及为句子中的某些关键标记生成同义词。如果我们允许从同一原始句子生成的句子进入不同的拆分，我们可能会在我们的不同拆分中泄漏具有几乎相同嵌入表示的样本。

2. 增加训练拆分。我们只想在训练集上应用数据增强，因为我们的验证和测试拆分应该用于提供对实际数据点的准确估计。

3. 检查和验证. 如果增强的数据样本不是我们的模型在生产中可能遇到的可能输入，那么仅仅为了增加我们的训练样本大小而增加是没有用的。

数据增强的确切方法很大程度上取决于数据类型和应用程序。以下是可以增强不同模式的数据的几种方法：

 

使用 Snorkel 进行数据增强

• 一般：归一化、平滑、随机噪声、合成过采样 ( SMOTE ) 等。
• 自然语言处理 (NLP)：替换（同义词、tfidf、嵌入、掩码模型）、随机噪声、拼写错误等。
• 计算机视觉 (CV)：裁剪、翻转、旋转、填充、饱和、增加亮度等。.

警告

虽然某些数据模式（例如图像）的转换很容易检查和验证，但其他模式可能会引入静默错误。例如，改变文本中标记的顺序可以显着改变含义（“这真的很酷”→“这真的很酷吗”）。因此，重要的是测量我们的增强策略将引入的噪声，并对发生的转换进行精细控制。

 

图书馆

根据特征类型和任务，有许多数据增强库允许我们扩展训练数据。

自然语言处理 (NLP)

• NLPAug：NLP 的数据增强。
• TextAttack：NLP 中对抗性攻击、数据增强和模型训练的框架。
• TextAugment：文本增强库。

计算机视觉 (CV)

• Imgaug：用于机器学习实验的图像增强。
• Albumentations：快速图像增强库。
• Augmentor：用于机器学习的 Python 图像增强库。
• Kornia.augmentation：在 GPU 中执行数据增强的模块。
• SOLT：深度学习的数据增强库，支持图像、分割掩码、标签和关键点。

其他

• Snorkel：用于生成具有弱监督的训练数据的系统。
• DeltaPy⁠⁠：表格数据增强和特征工程。
• Audiomentations：一个用于音频数据增强的 Python 库。
• Tsaug：用于时间序列增强的 Python 包。

应用

让我们使用nlpaug库来扩充我们的数据集并评估生成样本的质量。

pip install nlpaug==1.1.0 transformers==3.0.2 -q
pip install snorkel==0.9.8 -q

import nlpaug.augmenter.word as naw

# Load tokenizers and transformers
substitution = naw.ContextualWordEmbsAug(model_path="distilbert-base-uncased", action="substitute")
insertion = naw.ContextualWordEmbsAug(model_path="distilbert-base-uncased", action="insert")
text = "Conditional image generation using Variational Autoencoders and GANs."

hierarchical risk mapping using variational signals and gans.

替换对我们来说似乎不是一个好主意，因为某些关键字为我们的标签提供了强烈的信号，所以我们不想改变它们。另外，请注意，这些增强不是确定性的，每次运行时都会有所不同。让我们尝试插入...

# 插入
insertion.augment(text)

automated conditional inverse image generation algorithms using multiple variational autoencoders and gans.

稍微好一点但仍然很脆弱，现在它可以潜在地插入可能影响误报标签出现的关键词。也许不是替换或插入新的标记，让我们尝试简单地将机器学习相关的关键字与其别名交换。我们将使用 Snorkel 的转换函数来轻松实现这一点。

# 替换标签和别名中的短划线
def replace_dash(x):
    return x.replace("-", " ")

# 别名
aliases_by_tag = {
    "computer-vision": ["cv", "vision"],
    "mlops": ["production"],
    "natural-language-processing": ["nlp", "nlproc"]
}

# 扁平化字典
flattened_aliases = {}
for tag, aliases in aliases_by_tag.items():
    tag = replace_dash(x=tag)
    if len(aliases):
        flattened_aliases[tag] = aliases
    for alias in aliases:
        _aliases = aliases + [tag]
        _aliases.remove(alias)
        flattened_aliases[alias] = _aliases

print (flattened_aliases["natural language processing"])
print (flattened_aliases["nlp"])

['nlp', 'nlproc']
['nlproc', 'natural language processing']

现在我们将使用标签和别名，但我们可以使用inflectaliases_by_tag包来解释多个标签，或者在替换别名之前应用词干提取等。

# 我们只想与整个单词匹配
print ("gan" in "This is a gan.")
print ("gan" in "This is gandalf.")

# \b matches spaces
def find_word(word, text):
    word = word.replace("+", "\+")
    pattern = re.compile(fr"\b({word})\b", flags=re.IGNORECASE)
    return pattern.search(text)

# Correct behavior (single instance)
print (find_word("gan", "This is a gan."))
print (find_word("gan", "This is gandalf."))

None

现在让我们使用 snorkeltransformation_function系统地将这种转换应用于我们的数据。

from snorkel.augmentation import transformation_function

@transformation_function()
def swap_aliases(x):
    """Swap ML keywords with their aliases."""
    # Find all matches
    matches = []
    for i, tag in enumerate(flattened_aliases):
        match = find_word(tag, x.text)
        if match:
            matches.append(match)
    # Swap a random match with a random alias
    if len(matches):
        match = random.choice(matches)
        tag = x.text[match.start():match.end()]
        x.text = f"{x.text[:match.start()]}{random.choice(flattened_aliases[tag])}{x.text[match.end():]}"
    return x

# Swap
for i in range(3):
    sample_df = pd.DataFrame([{"text": "a survey of reinforcement learning for nlp tasks."}])
    sample_df.text = sample_df.text.apply(preprocess, lower=True, stem=False)
    print (swap_aliases(sample_df.iloc[0]).text)

# Undesired behavior (needs contextual insight)
for i in range(3):
    sample_df = pd.DataFrame([{"text": "Autogenerate your CV to apply for jobs using NLP."}])
    sample_df.text = sample_df.text.apply(preprocess, lower=True, stem=False)
    print (swap_aliases(sample_df.iloc[0]).text)

autogenerate vision apply jobs using nlp
autogenerate cv apply jobs using natural language processing
autogenerate cv apply jobs using nlproc

现在我们将定义一个增强策略来应用具有特定规则的转换函数（生成多少样本，是否保留原始数据点等）

from snorkel.augmentation import ApplyOnePolicy, PandasTFApplier

# 转换函数 （TF） 策略
policy = ApplyOnePolicy(n_per_original=5, keep_original=True)
tf_applier = PandasTFApplier([swap_aliases], policy)
train_df_augmented = tf_applier.apply(train_df)
train_df_augmented.drop_duplicates(subset=["text"], inplace=True)
train_df_augmented.head()

text	tags
0	laplacian pyramid reconstruction refinement se...	computer-vision
1	extract stock sentiment news headlines project...	natural-language-processing
2	big bad nlp database collection 400 nlp datasets...	natural-language-processing
2	big bad natural language processing database c...	natural-language-processing
2	big bad nlproc database collection 400 nlp dat...	natural-language-processing

len(train_df), len(train_df_augmented)

(668, 913)

现在，我们将跳过数据增强，因为它非常变幻无常，并且从经验上看它并没有太大的提高性能。但是我们可以看到，一旦我们可以控制要扩充的词汇类型以及要扩充的内容，这将如何非常有效。

警告

无论我们使用什么方法，重要的是要验证我们不仅仅是为了增强而增强。我们可以通过执行任何现有的数据验证测试，甚至创建特定的测试来应用于增强数据来做到这一点。