تقویت داده ها یک تکنیک است که برای افزایش تنوع داده های موجود برای مدل های آموزش یادگیری ماشین بدون جمع آوری داده های جدید استفاده می شود.این شامل استفاده از تحولات مختلف به داده های موجود برای ایجاد نسخه های جدید و اصلاح شده است.این روش به بهبود استحکام مدل و تعمیم کمک می کند.

تکنیک های حسابداری اطلاعات عمومی

چندین تکنیک به طور گسترده ای برای تقویت داده ها به ویژه در پردازش تصویر مورد استفاده قرار می گیرند:

  • [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۱۰]]]] [[۱۰]]]] [۱]] [۱]]))) تصاویر را با یک محدوده ی خاص به حالت عادی هدایت کنید.
  • [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [۱]]] [۱]] [۱]]] [۱]] [۱]] [۱]] [۱]]] [۱] [۱]] [۱]] [۲]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۳] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۸] [۸] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۲]]] [۲] [۲] [۲]]]]]] [۱]]]] [۲] [۱] [۳] [۲] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۲]]] [۲] [۲] [۲] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۲] [۲] [۲]]] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱
  • [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۳]]] [[۳]]]) آینه کردن تصاویر به صورت افقی یا عمودی.
  • [[۱] [۱۰] رنگ Jitter [[۱۰] [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۳]]] به طور تصادفی تغییر روشنایی، کنتراست یا اشباع.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۵] [۲] [۱] [۲] [۵] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۵] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲]]] [۱] [۱

محاسبه اثرات شنوایی

برای ارزیابی اثربخشی تقویت، معیارهایی مانند دقت، دقت و یادآوری مورد استفاده قرار می گیرند. مقایسه عملکرد مدل قبل و بعد از تقویت بینشی در مورد مزایای آن ارائه می دهد.به عنوان مثال، اگر داده های اصلی دقت 85٪ را به 90٪ افزایش دهد، افزایش موثر در نظر گرفته می شود.

اجرای عملی

پیاده سازی تقویت داده ها شامل انتخاب تحولات مناسب بر اساس نوع داده ها و مشکل کتابخانه ها مانند TensorFlow، Keras و PyTorch ارائه می دهد توابع داخلی برای تقویت است. ضروری است که قدرت تقویت تعادل برای جلوگیری از ایجاد داده های غیر واقعی که می تواند مانع یادگیری مدل شود.

گام های معمول شامل تعریف پارامترهای تقویت، اعمال تغییرات در هنگام بارگذاری داده ها و اعتبار دادن داده های افزوده شده است. پیاده سازی مناسب تضمین می کند تنوع داده ها بدون به خطر انداختن کیفیت داده ها.