Table of Contents
تقویت داده ها یک تکنیک است که در یادگیری عمیق برای افزایش تنوع داده های آموزشی بدون جمع آوری داده های جدید استفاده می شود، این به بهبود تعمیم مدل کمک می کند و بیش از حد کاهش می یابد.این راهنما استراتژی ها و محاسبات مشترک درگیر در تقویت داده ها را پوشش می دهد.
استراتژی های حسابداری اطلاعات مشترک
چندین تکنیک برای تقویت داده ها به ویژه در پردازش تصویر استفاده می شود.این روش ها داده های موجود را برای ایجاد نمونه های جدید و متنوع برای آموزش تغییر می دهند.
- [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۱]]]] [[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]]) در حالی که نسبت به جنبه ها را حفظ می کند، تصاویر را به صورت زیر هدایت می کند.
- (فَلَهُمْهُمْهُمْهُمْهُمِهُمِهُمِهُمِهُوا وَهُمْهُوا مِنَهُمْهُوا مِنَهُمْهُمِهُمِهُوا مِهُمِهُمِهُوا مِهُمِهُمِنْهُوا مِهُوا مِهُوا مِنْهُمِنِنِهُوا مِنْهُوا مِنْهُمِنْهُوا مِنْهُوَهُوَهُمِنْهُمْهُوا مِهُمَهُوا مِنْهُمِنْهُمْهُمِنَهُمِنَهُمِنَهُمِنَهُمِنَهُوَهُوَهُوَهُوَهُوَهُوَهُ
- (فَلَّهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمِهُمِهُوا مِنَهُمْهُمِهُوا مِنْمِنَهُمِهُمِهُوا مِهُمِهُمِهُوا مِنَهُمِنْهُوا مِنْهُوا مِنْهُمِهُوا مِنْهُمْهُمِنْهُمْهُمِنْهُوا مِنْهُوا مِنْهُمِنْهُمْهُوا مِهُمَهُوا مِنْهُمِنْهُمْهُوا مِنْهُمِنَهُمِنَهُمِنَهُمِنَهُوَهُوا مِنْنَهُمِنَهُوا مِن
- پررونق: تصادفی یا مرکز محصول برای تمرکز بر قسمت های مختلف تصویر.
محاسبه برای Data Augmentation
پیاده سازی تقویت داده ها شامل محاسبه احتمال و میزان تغییرات برای اطمینان از تنوع بدون به خطر انداختن یکپارچگی داده ها است.
به عنوان مثال، اگر چرخش را در محدوده 0 تا 30 درجه قرار دهید، زاویه چرخش متوسط می تواند به عنوان محاسبه شود:
یک مدار = (حداقل + حداکثر) / 2 = (0 درجه + 30 درجه) / 2 = 15 °
به طور مشابه، هنگام استفاده از محصول تصادفی، اندازه محصول را می توان بر اساس اندازه تصویر اصلی و درصد پوشش مورد نظر تعیین کرد.
مزایای Data Augmentation
استفاده از تکنیک های تقویت داده می تواند منجر به بهبود عملکرد مدل با افشای مدل به انواع گسترده تر داده ها شود، همچنین به کاهش بیش از حد کمک می کند، به ویژه هنگامی که داده های آموزشی محدود است.