特征工程中的数据增强

在大模型训练中，数据增强是特征工程的重要环节。本文将对比几种常用的数据增强方法，并提供可复现的实现代码。

数据增强方法对比

1. 文本数据增强

使用NL-Augmenter库进行文本增强：

from nlpaug import augs
import pandas as pd

text = "这是一段测试文本"
aug = augs.WordEmbsAug(model_type='word2vec', aug_min=1, aug_max=3)
 augmented_text = aug.augment(text)

2. 图像数据增强

基于PyTorch的图像增强：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2)
])

3. 特征工程中的数值增强

通过添加噪声进行特征增强：

import numpy as np

def add_noise(data, noise_factor=0.01):
    noise = np.random.normal(0, noise_factor, data.shape)
    return data + noise

实践建议

对于大模型训练，建议结合具体任务选择增强策略，避免过度增强导致的过拟合问题。