機械学習における拡張技術: パフォーマンスの向上と過学習の削減
拡張は、既存のサンプルから新しいサンプルを作成することでトレーニング データセットのサイズを増やすために機械学習で使用される手法です。拡張の目的は、より多様な入力セットをモデルに提供することです。これにより、パフォーマンスが向上し、過学習が軽減されます。拡張を実行するにはさまざまな方法がありますが、一般的な手法には次のようなものがあります。画像の回転と反転: 画像の回転と反転により、同じ入力の新しいバリエーションを作成でき、モデルがさまざまな角度や方向からオブジェクトを認識できるようになります。クロッピングとパディング: クロッピングとパディングには、それぞれ画像の端にピクセルを削除または追加することが含まれます。これは、モデルがオブジェクトの一部が遮られている場合や欠落している場合でも、オブジェクトを認識することを学習するのに役立ちます。
3。色のジッタリング: 画像のカラー バランスや強度を変更すると、モデルがこれまでに見たことのない新しい変化を生み出すことができ、モデルがさまざまな照明条件でオブジェクトを認識することを学習するのに役立ちます。ノイズの挿入: 画像にノイズを追加すると、現実世界の変動をシミュレートし、ノイズの多い入力に対するモデルの堅牢性を高めることができます。ミックスアップ: ミックスアップには、2 つ以上の画像を 1 つの入力に結合することが含まれます。これにより、オブジェクトが乱雑または複雑なシーンに存在する場合でも、モデルがオブジェクトを認識できるようになります。 CutMix: CutMix では、画像の一部をランダムに切り取って別の画像に貼り付け、モデルがこれまでに見たことのない新しいバリエーションを作成します。ランダム消去: 画像の一部をランダムに消去すると、モデルがこれまでに見たことのない新しいバリエーションを作成でき、オブジェクトの一部が欠けている場合でもオブジェクトを認識することを学習するのに役立ちます。スタイルの転送: ある画像のスタイルを別の画像に転送すると、モデルがこれまでに見たことのない新しいバリエーションを作成でき、モデルがさまざまなスタイルや照明条件でオブジェクトを認識することを学習できるようになります。拡張技術を使用することで、機械学習モデルは認識を学習できます。オブジェクトとパターンをより堅牢かつ一般化可能な方法で統合し、目に見えないデータのパフォーマンスの向上につながります。
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