Ang pagdaragdag ng impormasyon ay isang pamamaraan na ginagamit sa malalim na pag - aaral upang dagdagan ang pagkakaiba - iba ng mga impormasyon sa pagsasanay nang hindi nakakakuha ng bagong impormasyon. Nakatutulong ito upang mapasulong ang model generalization at mabawasan ang pagiging labis na angkop nito.

Mga Estratehiya ng Karaniwang Data

Ang ilang pamamaraan ay ginagamit upang dagdagan ang impormasyon, lalo na sa mga gawaing pagpoproseso ng larawan, anupat binabago ng mga pamamaraang ito ang umiiral na impormasyon upang lumikha ng bago at iba't ibang sampol para sa pagsasanay.

  • [ Ang pag-iinhinyero ng mga imahe sa isang tiyak na antas.
  • Pag-uulat: [[T:1] Pag-aayos ng mga imahe habang pinananatili ang proporsiyong aspekto.
  • Flipping: Horizontal o patayong flips.
  • Color Jittering: Nagbabagong liwanag, pagkakaiba, o saturasyon.
  • Cropping: Random o gitnang cropting upang ituon sa iba't ibang bahagi ng imahe.

Mga Pagkalkula sa Pag - aaral ng Data

Ang pag - implementasyon ng mga datos ay nagsasangkot ng pagkalkula sa probabilidad at lawak ng mga pagbabago upang matiyak ang pagkakaiba - iba nang hindi ikinokompromiso ang katapatan sa impormasyon.

Halimbawa, kung ang pag - ikot ng isang lugar na 0° hanggang 30°, ang katamtamang anggulo ng ikot ay maaaring kalkulahin bilang:

Average Rotation = (Minimum + Maximum) / 2 = (0° + 30°) / 2 = 15°

Sa katulad na paraan, kapag gumagawa ng pasumalang ani, ang laki ng ani ay maaaring tiyakin batay sa orihinal na sukat ng larawan at nais na saklaw.

Mga Pakinabang ng Pagpapalitan ng Data

Ang paggamit ng mga pamamaraan sa pagdaragdag ng datos ay maaaring humantong sa mas mahusay na pagganap ng modelo sa pamamagitan ng paglalantad ng modelo sa mas malawak na iba't ibang datos. Nakatutulong din ito sa pagbawas ng labis na pag-aangkop, lalo na kung limitado ang pagsasanay ng datos.