Técnicas de aumento en aprendizaje automático: mejorar el rendimiento y reducir el sobreajuste
El aumento es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para aumentar el tamaño de un conjunto de datos de entrenamiento mediante la creación de nuevos ejemplos a partir de los existentes. El objetivo del aumento es proporcionar al modelo un conjunto más diverso de entradas, lo que puede mejorar su rendimiento y reducir el sobreajuste. Hay muchas formas diferentes de realizar el aumento, pero algunas técnicas comunes incluyen: 1. Rotación y volteo de imágenes: rotar y voltear imágenes puede crear nuevas variaciones de la misma entrada, lo que permite que el modelo aprenda a reconocer el objeto desde diferentes ángulos y orientaciones.
2. Recortar y rellenar: Recortar y rellenar implican eliminar o agregar píxeles a los bordes de una imagen, respectivamente. Esto puede ayudar al modelo a aprender a reconocer el objeto incluso cuando partes del mismo están ocluidas o faltan.
3. Jittering de color: cambiar el equilibrio de color o la intensidad de una imagen puede crear nuevas variaciones que el modelo no ha visto antes, ayudándolo a aprender a reconocer el objeto en diferentes condiciones de iluminación.
4. Inyección de ruido: agregar ruido a una imagen puede simular variaciones del mundo real y ayudar a que el modelo sea más robusto ante entradas ruidosas.5. Mezcla: La mezcla implica combinar dos o más imágenes en una sola entrada, lo que permite que el modelo aprenda a reconocer el objeto incluso cuando está presente en una escena compleja o desordenada.6. CutMix: CutMix implica recortar aleatoriamente una parte de una imagen y pegarla en una imagen diferente, creando una nueva variación que el modelo no ha visto antes.7. Borrado aleatorio: Borrar aleatoriamente partes de una imagen puede crear nuevas variaciones que el modelo no ha visto antes, ayudándolo a aprender a reconocer el objeto incluso cuando faltan partes.
8. Transferencia de estilo: transferir el estilo de una imagen a otra puede crear nuevas variaciones que el modelo no ha visto antes, ayudándolo a aprender a reconocer el objeto en diferentes estilos y condiciones de iluminación. Al utilizar técnicas de aumento, los modelos de aprendizaje automático pueden aprender a reconocer objetos y patrones de una manera más sólida y generalizable, lo que lleva a un mejor rendimiento en datos invisibles.
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