Data augmentation은 새로운 데이터를 수집하지 않고 교육 기계 학습 모델에 사용할 수있는 다양한 데이터를 증가시키는 데 사용되는 기술입니다. 기존 데이터에 다양한 변환을 적용하여 새로운 수정 된 버전을 만듭니다. 이 접근은 모델의 견고성과 일반화를 향상시킵니다.

일반 데이터 Augmentation 기술

몇몇 기술은 augment 자료, 특히 이미지 가공에서 널리 이용됩니다. 이들은 다음을 포함합니다:

  • Rotation: 특정 정도 범위로 이미지를 회전.
  • Scaling: 이미지의 크기를 조절하여 측면 비율을 유지한다.
  • Flipping: 이미지가 가로 또는 수직으로 미러링.
  • Color Jitter: 밝기, 대비, 또는 포화를 무작위로 변경합니다.
  • 자르기: 이미지의 랜덤으로 작물.

8월정밀의 선택

정확도, 정밀도, 리콜 등의 연고, 메트릭의 효과를 평가하기 위해 사용됩니다. 연고가 이익을 얻는 후 모델 성능 비교는 통찰력을 제공합니다. 예를 들어 원본 데이터 세트가 85 % 정확도를 높일 수 있고 증강 데이터가 90 %로 향상하면 연고는 효과적입니다.

Practical 구현

데이터 낙태를 구현하는 것은 데이터 유형과 문제에 따라 적절한 변환을 선택하는 것입니다. TensorFlow, Keras 및 PyTorch와 같은 라이브러리는 낙태에 대한 내장 기능을 제공합니다. 모델 학습을 방해 할 수있는 비정상적인 데이터를 생성하는 데 필수적입니다.

일반적으로 단계는 데이터 로딩 중에 변환을 적용하고 증강된 데이터를 검증하는 데 필요한 augmentation 매개변수를 정의합니다. Proper 구현은 데이터 품질을 비교하지 않고도 데이터 다양성을 증가시킵니다.