Ang pagdagdag ng mga datos ay isang pamamaraang ginagamit upang dagdagan ang iba't ibang mga datos na makukuha para sa pagsasanay ng mga modelong makina nang hindi nangongolekta ng mga bagong datos. Ito ay kinasasangkutan ng paggamit ng iba't ibang mga transpormasyon sa umiiral na datos upang lumikha ng bago at binagong mga bersyon. Ang pamamaraang ito ay tumutulong sa pagpapabuti ng modelong bolyum at paglalahat.

Karaniwang Pamamaraan ng Pag - aaral ng Data

Ang ilang pamamaraan ay malawakang ginagamit upang dagdagan ang impormasyon, lalo na sa pagpoproseso ng larawan.

  • [ Ang pag-iinhinyero ng mga imahe sa isang tiyak na antas.
  • Pag-uulat: [[T:1] Pag-uulit ng mga imahe habang pinananatili ang proporsiyong aspekto.
  • Flipping: Ang pag-ikot ng mga imahe nang pahalang o patayo.
  • Color Jitter: Randomly change beature, pagkakaiba, o saturation.
  • Pag-ebolb: Randomly aniping mga bahagi ng imahen.

Pagkalkula sa Epekto ng Pagpapaalam

Upang masuri ang bisa ng pagdagdag, ang mga metriko gaya ng katumpakan, prekwensiya, at pag-aalala ay ginagamit. Ang paghahambing ng modelong pagganap bago at pagkatapos ng pagdaragdag ay nagbibigay ng mga kabatiran sa mga benepisyo nito. halimbawa, kung ang orihinal na dataset ay nagbibigay ng 85% katumpakan at ang karagdagang datos ay nagpapabuti dito sa 90%, ang pagdagdag ay itinuturing na epektibo.

Praktikal na Pag - iisa

Ang pag-implementasyon ng data replacementation ay kinasasangkutan ng pagpili ng mga angkop na transpormasyon batay sa data type at problema.Lift tulad ng TensorFlow, Keras, at PyTorch alokeded-in functions para sa karagdagang pag-aangking. Mahalaga na balansehin ang lakas ng pagdagdag upang maiwasan ang paglikha ng hindi makatotohanang datos na maaaring makahadlang sa pagkatuto ng modelo.

Ang karaniwang mga hakbang ay ang pagbibigay ng espesipikong mga karagdagang impormasyon, paglalagay ng mga pagbabago sa panahon ng pagkarga ng impormasyon, at pagbibigay - bisa sa karagdagang impormasyon.