Augmentatietechnieken bij machinaal leren: prestaties verbeteren en overfitting verminderen

Augmentatie is een techniek die bij machine learning wordt gebruikt om de omvang van een trainingsdataset te vergroten door nieuwe voorbeelden te maken van bestaande. Het doel van augmentatie is om het model te voorzien van een meer diverse set inputs, die de prestaties kunnen verbeteren en overfitting kunnen verminderen. Er zijn veel verschillende manieren om augmentatie uit te voeren, maar enkele veelgebruikte technieken zijn: 1. Beeldrotatie en spiegelen: Het roteren en spiegelen van afbeeldingen kan nieuwe variaties van dezelfde invoer creëren, waardoor het model het object vanuit verschillende hoeken en oriëntaties kan leren herkennen.
2. Bijsnijden en opvullen: Bijsnijden en opvullen omvatten respectievelijk het verwijderen of toevoegen van pixels aan de randen van een afbeelding. Dit kan het model helpen het object te leren herkennen, zelfs als delen ervan zijn afgedekt of ontbreken. Kleurschommeling: Het veranderen van de kleurbalans of intensiteit van een afbeelding kan nieuwe variaties creëren die het model nog niet eerder heeft gezien, waardoor het het object in verschillende lichtomstandigheden leert herkennen. Ruisinjectie: Door ruis aan een afbeelding toe te voegen, kunnen variaties uit de echte wereld worden gesimuleerd en kan het model robuuster worden voor input met ruis. Mixup: Mixup omvat het combineren van twee of meer afbeeldingen in één enkele invoer, waardoor het model het object kan leren herkennen, zelfs als het aanwezig is in een rommelige of complexe scène. CutMix: Bij CutMix wordt willekeurig een deel van een afbeelding bijgesneden en in een andere afbeelding geplakt, waardoor een nieuwe variatie ontstaat die het model nog niet eerder heeft gezien. Willekeurig wissen: Het willekeurig wissen van delen van een afbeelding kan nieuwe variaties creëren die het model nog niet eerder heeft gezien, waardoor het het object leert herkennen, zelfs als er delen ervan ontbreken. Stijloverdracht: Het overbrengen van de stijl van de ene afbeelding naar de andere kan nieuwe variaties creëren die het model nog niet eerder heeft gezien, waardoor het het object in verschillende stijlen en lichtomstandigheden kan leren herkennen. Door gebruik te maken van augmentatietechnieken kunnen machine learning-modellen leren herkennen objecten en patronen op een robuustere en generaliseerbare manier, wat leidt tot verbeterde prestaties op onzichtbare gegevens.