Techniques d'augmentation dans l'apprentissage automatique : améliorer les performances et réduire le surapprentissage

L'augmentation est une technique utilisée en apprentissage automatique pour augmenter la taille d'un ensemble de données d'entraînement en créant de nouveaux exemples à partir d'exemples existants. L'objectif de l'augmentation est de fournir au modèle un ensemble plus diversifié d'entrées, ce qui peut améliorer ses performances et réduire le surajustement.

Il existe de nombreuses façons différentes d'effectuer une augmentation, mais certaines techniques courantes incluent :

1. Rotation et retournement de l'image : la rotation et le retournement des images peuvent créer de nouvelles variations de la même entrée, permettant au modèle d'apprendre à reconnaître l'objet sous différents angles et orientations.
2. Recadrage et remplissage : le recadrage et le remplissage impliquent respectivement la suppression ou l'ajout de pixels sur les bords d'une image. Cela peut aider le modèle à apprendre à reconnaître l'objet même lorsque des parties de celui-ci sont obstruées ou manquantes.
3. Instabilité des couleurs : la modification de la balance des couleurs ou de l'intensité d'une image peut créer de nouvelles variations que le modèle n'a jamais vues auparavant, l'aidant à apprendre à reconnaître l'objet dans différentes conditions d'éclairage.
4. Injection de bruit : l'ajout de bruit à une image peut simuler des variations du monde réel et aider le modèle à devenir plus robuste aux entrées bruyantes.
5. Mixup : Le mixup implique la combinaison de deux images ou plus en une seule entrée, permettant au modèle d'apprendre à reconnaître l'objet même lorsqu'il est présent dans une scène encombrée ou complexe.
6. CutMix : CutMix consiste à recadrer de manière aléatoire une partie d'une image et à la coller dans une autre image, créant ainsi une nouvelle variation que le modèle n'a jamais vue auparavant.
7. Effacement aléatoire : l'effacement aléatoire de parties d'une image peut créer de nouvelles variations que le modèle n'a jamais vues auparavant, l'aidant à apprendre à reconnaître l'objet même lorsque des parties de celui-ci sont manquantes.
8. Transfert de style : le transfert du style d'une image à une autre peut créer de nouvelles variations que le modèle n'a jamais vues auparavant, l'aidant à apprendre à reconnaître l'objet dans différents styles et conditions d'éclairage.

En utilisant des techniques d'augmentation, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre à reconnaître objets et modèles de manière plus robuste et généralisable, conduisant à de meilleures performances sur les données invisibles.