最近读到一篇IEEE TIM 2022上的论文文章提出了一种叫“随机小波扩展”RWE的数据增强方法专门解决少样本故障诊断问题。读完之后觉得思路很巧妙整理成这篇学习笔记分享给大家。论文阅读笔记每个故障类别只有5个样本怎么训练CNN——这篇TIM论文给出了一个漂亮解法。简单聊聊我为什么关注这篇论文最近在看少样本故障诊断相关的文献读到这篇TIM上的文章时确实有种眼前一亮的感觉。说实话刚开始看到题目里“每类故障只有5个训练样本”这个设定我是有点怀疑的——用这么少的样本真的能把深度学习模型训练好读完之后不得不承认作者在数据增强这个方向上找到了一个很巧妙的切入点而且整个技术路线有物理直觉支撑不是那种“为了用AI而用AI”的套路。这篇博客是我自己的学习笔记尽量用比较直白的方式把论文的核心思想梳理一遍希望对同样关注这个方向的朋友有所帮助。具体内容详见pdf下载链接如下https://download.csdn.net/download/2301_76342249/93058877