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डेटा संवर्धन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग नए डेटा को एकत्रित किए बिना प्रशिक्षण डेटा की विविधता को बढ़ाने के लिए गहरी शिक्षा में किया जाता है। यह मॉडल सामान्यीकरण को बेहतर बनाने में मदद करता है और ओवरफिटिंग को कम करता है। यह गाइड सामान्य रणनीतियों और डेटा संवर्धन में शामिल गणनाओं को कवर करता है।
सामान्य डेटा संवर्धन रणनीति
कई तकनीकों का उपयोग डेटा को बढ़ाने के लिए किया जाता है, विशेष रूप से छवि प्रसंस्करण कार्यों में। ये विधियां मौजूदा डेटा को प्रशिक्षण के लिए नए, विविध नमूने बनाने के लिए संशोधित करती हैं।
- Rotation:एक निश्चित डिग्री रेंज द्वारा छवियों को घुमाना।
- Scaling: पहलू अनुपात को बनाए रखते हुए छवियों को रीसाइज करना।
- Flipping: क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर फ्लिप।
- ]Color Jittering: बदलने चमक, विपरीत, या संतृप्ति.
- ]Cropping: रैंडम या सेंटर क्रॉपिंग छवि के विभिन्न हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए।
डेटा संवर्धन के लिए गणना
डेटा संवर्धन को कार्यान्वित करने में डेटा अखंडता को समझौता किए बिना विविधता सुनिश्चित करने के लिए संभावित और परिवर्तन की सीमा की गणना शामिल है।
उदाहरण के लिए, यदि 0 डिग्री से 30 डिग्री की एक श्रृंखला के भीतर घूर्णन लागू किया जाता है, तो औसत रोटेशन कोण की गणना निम्नानुसार की जा सकती है:
Average रोटेशन = (न्यूनतम + अधिकतम) / 2 = (0° + 30°) / 2 = 15°
इसी तरह, जब यादृच्छिक फसल लागू होती है, तो फसल का आकार मूल छवि आकार और वांछित कवरेज प्रतिशत के आधार पर निर्धारित किया जा सकता है।
डेटा संवर्धन के लाभ
डेटा एकत्रीकरण तकनीकों का उपयोग करके मॉडल को डेटा की एक विस्तृत विविधता को उजागर करके बेहतर मॉडल प्रदर्शन का नेतृत्व कर सकता है। यह ओवरफिटिंग को कम करने में भी मदद करता है, खासकर जब प्रशिक्षण डेटा सीमित होता है।