Augmentationstechniken beim maschinellen Lernen: Leistung verbessern und Überanpassung reduzieren

Augmentation ist eine Technik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird, um die Grö+e eines Trainingsdatensatzes zu erhöhen, indem aus vorhandenen Beispielen neue Beispiele erstellt werden. Das Ziel der Erweiterung besteht darin, dem Modell einen vielfältigeren Satz an Eingaben bereitzustellen, wodurch seine Leistung verbessert und Überanpassungen reduziert werden können.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, eine Erweiterung durchzuführen, aber einige gängige Techniken umfassen:

1. Bilddrehung und Spiegelung: Durch Drehen und Spiegeln von Bildern können neue Variationen derselben Eingabe erstellt werden, sodass das Modell lernen kann, das Objekt aus verschiedenen Winkeln und Ausrichtungen zu erkennen.
2. Zuschneiden und Auffüllen: Beim Zuschneiden und Auffüllen werden Pixel an den Rändern eines Bildes entfernt bzw. hinzugefügt. Dadurch kann das Modell lernen, das Objekt zu erkennen, auch wenn Teile davon verdeckt sind oder fehlen.
3. Farbzittern: Durch die Änderung der Farbbalance oder -intensität eines Bildes können neue Variationen entstehen, die das Modell zuvor nicht gesehen hat, und es kann so lernen, das Objekt bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen zu erkennen.
4. Rauschinjektion: Das Hinzufügen von Rauschen zu einem Bild kann reale Variationen simulieren und dazu beitragen, dass das Modell robuster gegenüber verrauschten Eingaben wird.
5. Verwechslung: Bei der Verwechslung werden zwei oder mehr Bilder in einer einzigen Eingabe kombiniert, sodass das Modell lernen kann, das Objekt zu erkennen, selbst wenn es in einer unübersichtlichen oder komplexen Szene vorhanden ist.
6. CutMix: Bei CutMix wird ein Teil eines Bilds nach dem Zufallsprinzip zugeschnitten und in ein anderes Bild eingefügt, wodurch eine neue Variante entsteht, die das Modell zuvor noch nicht gesehen hat.
7. Zufälliges Löschen: Das zufällige Löschen von Teilen eines Bildes kann neue Variationen erzeugen, die das Modell zuvor nicht gesehen hat, und ihm dabei helfen, das Objekt auch dann zu erkennen, wenn Teile davon fehlen.
8. Stilübertragung: Durch die Übertragung des Stils eines Bildes auf ein anderes können neue Variationen entstehen, die das Modell zuvor noch nicht gesehen hat, und so lernen, das Objekt in verschiedenen Stilen und Lichtverhältnissen zu erkennen.

Durch den Einsatz von Augmentationstechniken können Modelle des maschinellen Lernens lernen, das Objekt zu erkennen Objekte und Muster auf eine robustere und generalisierbarere Art und Weise, was zu einer verbesserten Leistung bei unsichtbaren Daten führt.