Augmentation-teknikker i maskinlæring: Forbedring af ydeevne og reduktion af overfitting

Augmentation er en teknik, der bruges i maskinl
ring til at øge størrelsen af et tr
ningsdatas
t ved at skabe nye eksempler fra eksisterende. Målet med augmentation er at give modellen et mere forskelligartet s
t input, som kan forbedre dens ydeevne og reducere overfitting.

Der er mange forskellige måder at udføre augmentation på, men nogle almindelige teknikker omfatter:

1. Billedrotation og vending: Rotation og vending af billeder kan skabe nye variationer af det samme input, hvilket giver modellen mulighed for at l
re at genkende objektet fra forskellige vinkler og orienteringer.
2. Besk
ring og polstring: Besk
ring og polstring involverer henholdsvis fjernelse eller tilføjelse af pixels til kanterne af et billede. Dette kan hj
lpe modellen med at l
re at genkende objektet, selv når dele af det er okkluderet eller mangler.
3. Farverysten: Ændring af farvebalancen eller intensiteten af et billede kan skabe nye variationer, som modellen ikke har set før, hvilket hj
lper den til at l
re at genkende objektet under forskellige lysforhold.
4. Støjinjektion: Tilføjelse af støj til et billede kan simulere variationer i den virkelige verden og hj
lpe modellen med at blive mere robust over for støjende input.
5. Mixup: Mixup involverer at kombinere to eller flere billeder til en enkelt input, hvilket giver modellen mulighed for at l
re at genkende objektet, selv når det er til stede i en rodet eller kompleks scene.
6. CutMix: CutMix involverer tilf
ldigt at besk
re en del af et billede og inds
tte det i et andet billede, hvilket skaber en ny variation, som modellen ikke har set før.
7. Tilf
ldig sletning: Tilf
ldig sletning af dele af et billede kan skabe nye variationer, som modellen ikke har set før, hvilket hj
lper den til at l
re at genkende objektet, selv når dele af det mangler.
8. Stiloverførsel: Overførsel af stilen fra et billede til et andet kan skabe nye variationer, som modellen ikke har set før, hvilket hj
lper den til at l
re at genkende objektet i forskellige stilarter og lysforhold.

Ved at bruge augmentationsteknikker kan maskinl
ringsmodeller l
re at genkende objekter og mønstre på en mere robust og generaliserbar måde, hvilket fører til forbedret ydeevne på usete data.