深度学习中样本采集、自动标注及数据增强系统的创新与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，深度学习作为人工智能领域的核心技术，正以前所未有的速度推动着众多行业的变革与发展。从医疗诊断、金融风险预测，到图像识别、自然语言处理，深度学习的应用场景日益广泛，其强大的学习能力和预测性能为解决复杂问题提供了全新的思路和方法。然而，深度学习模型的性能高度依赖于大量高质量的数据，数据就如同深度学习模型的“燃料”，其数量和质量直接决定了模型的表现。

在实际应用中，获取大规模的标注数据面临着诸多挑战。一方面，数据采集过程需要耗费大量的时间、人力和物力资源。例如，在医学图像分析领域，收集各类疾