应用于监督学习系统训练的数据增强方法和数据增强装置

摘要

本发明公开了一种应用于监督学习系统训练的数据增强方法、一种训练监督学习系统的方法、数据增强装置、神经网络、机器可读介质和计算机设备，所述数据增强方法包括：从训练监督学习系统的原始数据集中选择至少两组不同的输入样本和输出样本；生成大于0且小于1的随机数；根据至少两组不同的输入样本和随机数生成扩充输入数据样本，根据至少两组不同的输出样本和随机数生成扩充输出数据样本，扩充输入数据样本与扩充输出数据样本相对应。本发明提供的实施例通过随机数和原始数据集中的至少两组输入输出样本扩充数据集，从而解决现有技术中因用于训练监督学习系统的数据集的样本数量较少而无法获取有效的神经网络模型的问题，具有广泛的应用前景。