扩散模型数据增强代码
时间: 2024-03-25 07:33:49 浏览: 22
扩散模型数据增强是一种常用的数据增强方法,用于增加训练数据的多样性和数量,从而提高模型的泛化能力。下面是一个简单的扩散模型数据增强的代码示例:
```python
import numpy as np
def diffusion_augmentation(data, num_augmentations, diffusion_rate):
augmented_data = []
for _ in range(num_augmentations):
augmented_sample = np.copy(data)
for i in range(len(augmented_sample)):
for j in range(len(augmented_sample[i])):
if np.random.rand() < diffusion_rate:
augmented_sample[i][j] = np.random.choice([0, 1])
augmented_data.append(augmented_sample)
return augmented_data
```
上述代码中,`data`是原始数据,`num_augmentations`是要生成的增强样本数量,`diffusion_rate`是扩散率,表示每个元素被扩散的概率。
代码中使用了numpy库来进行数组操作。首先,通过`np.copy()`函数复制原始数据,得到一个增强样本。然后,遍历增强样本的每个元素,如果随机生成的一个0到1之间的随机数小于扩散率,就将该元素随机设置为0或1。最后,将生成的增强样本添加到`augmented_data`列表中。
你可以根据自己的需求调整代码中的参数,并根据实际情况进行适当的修改和扩展。