Tecniche di aumento nell'apprendimento automatico: miglioramento delle prestazioni e riduzione dell'overfitting
L'aumento è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico per aumentare le dimensioni di un set di dati di addestramento creando nuovi esempi da quelli esistenti. L'obiettivo dell'aumento è fornire al modello un insieme più diversificato di input, che possono migliorarne le prestazioni e ridurre l'overfitting.
Esistono molti modi diversi per eseguire l'aumento, ma alcune tecniche comuni includono:
1. Rotazione e capovolgimento delle immagini: ruotare e capovolgere le immagini può creare nuove variazioni dello stesso input, consentendo al modello di imparare a riconoscere l'oggetto da diverse angolazioni e orientamenti.
2. Ritaglio e riempimento: il ritaglio e il riempimento implicano rispettivamente la rimozione o l'aggiunta di pixel ai bordi di un'immagine. Ciò può aiutare il modello a imparare a riconoscere l'oggetto anche quando parti di esso sono occluse o mancanti.
3. Tremolio del colore: modificare il bilanciamento del colore o l'intensità di un'immagine può creare nuove variazioni che il modello non ha mai visto prima, aiutandolo a imparare a riconoscere l'oggetto in diverse condizioni di illuminazione.
4. Iniezione di rumore: l'aggiunta di rumore a un'immagine può simulare le variazioni del mondo reale e aiutare il modello a diventare più robusto rispetto agli input rumorosi.
5. Mixup: Il mixup implica la combinazione di due o più immagini in un unico input, consentendo al modello di imparare a riconoscere l'oggetto anche quando è presente in una scena disordinata o complessa.
6. CutMix: CutMix implica ritagliare casualmente una porzione di un'immagine e incollarla in un'immagine diversa, creando una nuova variazione che il modello non ha mai visto prima.
7. Cancellazione casuale: Cancellare in modo casuale parti di un'immagine può creare nuove variazioni che il modello non ha mai visto prima, aiutandolo a imparare a riconoscere l'oggetto anche quando mancano parti di esso.
8. Trasferimento di stile: il trasferimento dello stile di un'immagine a un'altra può creare nuove variazioni che il modello non ha mai visto prima, aiutandolo a imparare a riconoscere l'oggetto in diversi stili e condizioni di illuminazione.
Utilizzando tecniche di aumento, i modelli di apprendimento automatico possono imparare a riconoscere oggetti e modelli in un modo più robusto e generalizzabile, portando a prestazioni migliori sui dati invisibili.
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