기계 학습의 증강 기술: 성능 향상 및 과적합 감소
증강은 기존 예제에서 새로운 예제를 생성하여 훈련 데이터 세트의 크기를 늘리기 위해 기계 학습에 사용되는 기술입니다. 증강의 목표는 모델에 보다 다양한 입력 세트를 제공하여 성능을 향상시키고 과적합을 줄이는 것입니다.
증강을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만 몇 가지 일반적인 기술은 다음과 같습니다.
1. 이미지 회전 및 뒤집기: 이미지를 회전하고 뒤집으면 동일한 입력의 새로운 변형이 생성될 수 있으므로 모델은 다양한 각도와 방향에서 개체를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다.
2. 자르기 및 채우기: 자르기 및 채우기에는 각각 이미지 가장자리의 픽셀을 제거하거나 추가하는 작업이 포함됩니다. 이는 모델이 물체의 일부가 가려지거나 없어진 경우에도 물체를 인식하는 방법을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 색상 지터링: 이미지의 색상 균형이나 강도를 변경하면 모델이 이전에 볼 수 없었던 새로운 변형이 생성되어 다양한 조명 조건에서 개체를 인식하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
4. 노이즈 주입: 이미지에 노이즈를 추가하면 실제 변형을 시뮬레이션할 수 있으며 모델이 노이즈 입력에 더욱 견고해집니다.
5. 혼합(Mixup): 혼합은 두 개 이상의 이미지를 단일 입력으로 결합하여 모델이 어수선하거나 복잡한 장면에 있는 경우에도 객체를 인식하는 방법을 학습할 수 있도록 하는 것을 포함합니다.
6. CutMix: CutMix에는 이미지의 일부를 무작위로 자르고 이를 다른 이미지에 붙여 넣어 모델이 이전에 볼 수 없었던 새로운 변형을 만드는 작업이 포함됩니다.
7. 무작위 지우기: 이미지의 일부를 무작위로 지우면 모델이 이전에 볼 수 없었던 새로운 변형이 생성될 수 있으므로 일부가 누락된 경우에도 객체를 인식하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
8. 스타일 전송: 한 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송하면 모델이 이전에 볼 수 없었던 새로운 변형을 생성할 수 있어 다양한 스타일과 조명 조건에서 개체를 인식하는 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다. 보다 강력하고 일반화 가능한 방식으로 객체와 패턴을 처리하여 보이지 않는 데이터에 대한 성능을 향상시킵니다.
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