Forsterkningsteknikker i maskinlæring: Forbedring av ytelse og redusering av overtilpasning

Augmentation er en teknikk som brukes i maskinl
ring for å øke størrelsen på et treningsdatasett ved å lage nye eksempler fra eksisterende. Målet med utvidelse er å gi modellen et mer mangfoldig sett med input, som kan forbedre ytelsen og redusere overtilpasning.

Det er mange forskjellige måter å utføre forstørrelse på, men noen vanlige teknikker inkluderer:

1. Bilderotasjon og vending: Rotering og vending av bilder kan skape nye varianter av samme input, slik at modellen kan l
re å gjenkjenne objektet fra forskjellige vinkler og orienteringer.
2. Beskj
ring og polstring: Beskj
ring og polstring inneb
rer å fjerne eller legge til piksler til kantene på et bilde, henholdsvis. Dette kan hjelpe modellen til å l
re å gjenkjenne objektet selv når deler av det er okkludert eller mangler.
3. Fargejitter: Endring av fargebalansen eller intensiteten til et bilde kan skape nye variasjoner som modellen ikke har sett før, og hjelpe den til å l
re å gjenkjenne objektet under forskjellige lysforhold.
4. Støyinjeksjon: Å legge til støy i et bilde kan simulere variasjoner i den virkelige verden og hjelpe modellen til å bli mer robust overfor støyende innganger.
5. Mixup: Mixup inneb
rer å kombinere to eller flere bilder til en enkelt inngang, slik at modellen kan l
re å gjenkjenne objektet selv når det er tilstede i en rotete eller kompleks scene.
6. CutMix: CutMix inneb
rer å tilfeldig beskj
re en del av et bilde og lime det inn i et annet bilde, og skape en ny variant som modellen ikke har sett før.
7. Tilfeldig sletting: Tilfeldig sletting av deler av et bilde kan skape nye variasjoner som modellen ikke har sett før, og hjelpe den til å l
re å gjenkjenne objektet selv når deler av det mangler.
8. Stiloverføring: Å overføre stilen til ett bilde til et annet kan skape nye variasjoner som modellen ikke har sett før, og hjelpe den til å l
re å gjenkjenne objektet i forskjellige stiler og lysforhold.

Ved å bruke forstørrelsesteknikker kan maskinl
ringsmodeller l
re å gjenkjenne objektet. objekter og mønstre på en mer robust og generaliserbar måte, noe som fører til forbedret ytelse på usynlige data.