有限数据量如何最大化提升模型效果？百度工程师构建数据增强服务

EasyDL目前已在经典版上线了手动数据增强服务，在专业版上线了自动数据增强搜索服务。在图像分类单标签的任务上，工程师随机挑选了11个线上任务进行效果评测。如下图，使用专业版自动数据增强服务后，11个任务准确率平均提长了5.42%, 最高一项任务获得了18.13%的效果提升。

图3 图像分类单分类效果评测

在物体检测任务上，通过随机挑选的12个线上任务进行了效果评测，效果对比如下图，使用专业版自动数据增强服务后11个任务准确率平均提升了1.4%, 最高一项任务获得了4.2%的效果提升。

图4 物体检测效果评测

EasyDL平台通过交互式的界面，为用户提供简单易上手的操作体验。同样，使用EasyDL的数据增强服务操作非常简便。

目前，由于训练环境的资源消耗不同，EasyDL经典版与专业版提供两种数据增强策略。

在经典版中，已经上线了手动配置数字增强策略。如图5，用户可以在训练模型页面选择“手动配置”，实现数据增强算子的使用。

在专业版中，由于提供训练环境的多种选择，目前已支持自动搜索策略。如图6，在新建任务页面的“数据增强策略”中选择“自动搜索”，再设置需要搜索的算子范围，即可立刻实现自动数据增强。

图5 经典版手动数据增强使用流程

图6 专业版自动数据增强使用流程

为了让开发者使用EasyDL更便捷高效地开发效果出色的模型，EasyDL在框架设计中内置了多个组件与多种能力。如EasyDL智能搜索服务的整体架构图(图7)所示，其底层基础组件是分布式智能搜索，具备多机多卡搜索、训练容错、支持多种搜索优化算法等特性。基于分布式智能搜索提供的核心能力，产品构建了自动数据增强搜索、超参搜索、NAS搜索等服务，尽可能让用户可以在无需关心技术细节的情况下，简便使用EasyDL提供的多项搜索服务，获得模型效果的优化。

图7 EasyDL智能搜索服务整体架构图

在各行各业加速拥抱AI的今天，有越来越多的企业踏上智能化转型之路，借助AI能力完成降本增效。但在AI赋能产业的过程中，大规模的商业化落地十分复杂，需要企业投入大量的精力。由于不同行业、场景存在着差异化与碎片化，对AI的需求也不尽相同。因此，一个能够随场景变化定制开发AI模型的平台至关重要。通过零算法门槛的平台能力覆盖千变万化的场景需求，并提供灵活适应具体业务的多种部署方式，这就是EasyDL。

EasyDL零门槛AI开发平台，目前已在工业制造、智能安防、零售快消、交通运输、互联网、教育培训等行业广泛落地。

同时，除了零门槛AI开发平台EasyDL，百度也推出了全功能AI开发平台BML，面向企业数据科学家和算法工程师团队，提供功能全面、可灵活定制和被深度集成的机器学习开发平台。

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[1]:Cubuk E D, Zoph B, Mane D, et al. Autoaugment: Learning augmentation policies from data[J]. arXiv preprint arXiv:1805.09501, 2018.

[2]:Lim S, Kim I, Kim T, et al. Fast autoaugment[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 6665-6675.

[3]:Ho D, Liang E, Chen X, et al. Population based augmentation: Efficient learning of augmentation policy schedules[C]//International Conference on Machine Learning. 2019: 2731-2741.

（编辑：应用网_阳江站长网）

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