מדריך מעשי להורדת נתונים ב- Deep Learning: אסטרטגיות ו- Calculations

הגדלת נתונים היא טכניקה המשמשת ללמידה עמוקה כדי להגדיל את המגוון של נתוני הדרכה ללא איסוף נתונים חדשים.זה עוזר לשפר את הכללה המודל ולהפחית את ההתאמה.מדריך זה מכסה אסטרטגיות נפוצות חישובים המעורבים בהגדלת נתונים.

אסטרטגיות של data Augmentation

טכניקות רבות משמשות כדי להגדיל נתונים, במיוחד במשימות עיבוד תמונות.שיטות אלה משנות נתונים קיימים כדי ליצור דגימות חדשות ומגוונות לאימון.

• (ב) ויקרא: ויקרא י"ד:
• (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) ויקרא י"ד: "ה' אלקים" (בראשית כ"ד, כ"ד).
• (ב) ,0) , בורא עולם: שינוי אור, ניגוד או שכול.
• (ב) ⁇ :0) ⁇ : 1 (בפרק: 1) או מרכז יבול להתמקד בחלקים שונים של התמונה.

אזהרות עבור Data Augment

הגדלת נתונים מחייבת כוללת חישוב ההסתברות וההיקף של הטרנספורמציות כדי להבטיח מגוון ללא שילוב של שלמות נתונים.

לדוגמה, אם הפעלת הסיבוב בטווח של 0 ° עד 30 מעלות, זווית הסיבוב הממוצע ניתן לחשב כמו:

(FLT:0) קיצור של רוטציה 1= (Minimum + מקסימום) / 2 = (0 ° + 30°) / 2= 15 °

כמו כן, כאשר החלת יבול אקראי, גודל היבול ניתן לקבוע על בסיס גודל התמונה המקורי ואת אחוזי הכיסוי הרצוי.

היתרונות של ריכוז נתונים

באמצעות טכניקות הגדלת נתונים יכול להוביל לשיפור ביצועי המודל על ידי חשיפת המודל למגוון רחב יותר של נתונים.זה גם עוזר להפחית את הכדאיות, במיוחד כאשר נתוני האימון מוגבלים.