Data augmentation, yeni veriler toplamadan eğitim makinesi öğrenme modelleri için mevcut verilerin çeşitliliğini artırmak için kullanılan bir tekniktir.Yeni, değiştirilmiş versiyonları oluşturmak için çeşitli dönüşümleri uygulamak içerir.Bu yaklaşım modeli sağlamlığa ve genelleştirmeye yardımcı olur.
Common Data Augmentation Techniques
Çeşitli teknikler, özellikle görüntü işlemede bir sürü veriye yaygın olarak kullanılır. Bunlar şunlardır:
- [FONT:0)Rotation:[Dönetici:[Dönetici:0) Belirli bir derece aralığı tarafından çizimler.
- [FONT:0)Scaling:[Dön oranı korurken görüntüleri yeniden yapılandırın.
- [FONT:0)Flipping:[Dönetici: Aynalı görüntüler yatay veya dikey olarak.
- [FONT:0) Renkli Jitter:[Dönetici:[Dönetici:0) Rastgele olarak değiştirilebilir, aksine, ya da saturasyon.
- [FONT:0)Kırıklık:[Dönetici:0)[Dönetici:0)
Artırılmış Etkisi Hesaplamak
Birleştirmenin etkinliğini değerlendirmek için, doğru, hassas ve hatırlanmıyor. Daha önce ve birugmentasyondan sonra, orijinal veri kümesinin% 85 oranında artış ve artırılmış verinin% 90 oranında arttığına göre, augmentasyon etkili olarak kabul edilir.For example, if the original dataset returnss% 85 doğruluk ve augmentation data improve it to 90%, augmentation is considered effective.
Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama Pratik Uygulama
Veri augmentasyonunu uygulamak, model öğrenmesini engelleyen gerçekçi olmayan verileri oluşturmak için uygun dönüşümleri içerir. TensorFlow, Keras ve PyTorch teklif etti-in işlevleri için yerleşik bir uygulama sunar.
Tipik adımlar, veri yükleme sırasında dönüşümleri tanımlamak ve artırılmış verileri uygulamakta fayda sağlar. Proper uygulama, veri kalitesini ödün vermeden veri çeşitliliği artırmaktadır.