Techniki rozszerzania w uczeniu maszynowym: poprawa wydajności i ograniczenie nadmiernego dopasowania
Rozszerzanie to technika stosowana w uczeniu maszynowym w celu zwiększenia rozmiaru zbioru danych szkoleniowych poprzez tworzenie nowych przykładów na podstawie istniejących. Celem augmentacji jest zapewnienie modelowi bardziej zróżnicowanego zestawu danych wejściowych, co może poprawić jego wydajność i zmniejszyć nadmierne dopasowanie.…
Istnieje wiele różnych sposobów przeprowadzania augmentacji, ale niektóre popularne techniki obejmują:…
1. Obracanie i odwracanie obrazu: Obracanie i odwracanie obrazów może tworzyć nowe odmiany tego samego sygnału wejściowego, umożliwiając modelowi nauczenie się rozpoznawania obiektu pod różnymi kątami i orientacjami.
2. Kadrowanie i dopełnianie: Przycinanie i dopełnianie polega odpowiednio na usuwaniu lub dodawaniu pikseli na krawędziach obrazu. Może to pomóc modelowi nauczyć się rozpoznawać obiekt, nawet jeśli jego części są przesłonięte lub ich brakuje.
3. Drganie kolorów: Zmiana balansu kolorów lub intensywności obrazu może spowodować powstanie nowych odmian, których model nie widział wcześniej, pomagając mu nauczyć się rozpoznawać obiekt w różnych warunkach oświetleniowych.
4. Wstrzykiwanie szumu: Dodanie szumu do obrazu może symulować zmiany w świecie rzeczywistym i sprawić, że model stanie się bardziej odporny na zakłócenia.
5. Mieszanie: Mieszanie polega na łączeniu dwóch lub więcej obrazów w jedno wejście, dzięki czemu model może nauczyć się rozpoznawać obiekt, nawet jeśli jest on obecny w zagraconej lub złożonej scenie.
6. CutMix: CutMix polega na losowym przycięciu części obrazu i wklejeniu go do innego obrazu, tworząc nową odmianę, której model nie widział wcześniej.
7. Losowe wymazywanie: Losowe wymazywanie części obrazu może stworzyć nowe odmiany, których model nie widział wcześniej, pomagając mu nauczyć się rozpoznawać obiekt, nawet jeśli brakuje jego części.
8. Transfer stylu: przeniesienie stylu jednego obrazu na inny może stworzyć nowe odmiany, których model nie widział wcześniej, pomagając mu nauczyć się rozpoznawać obiekt w różnych stylach i warunkach oświetleniowych.
Dzięki zastosowaniu technik wzmacniania modele uczenia maszynowego mogą nauczyć się rozpoznawać obiektów i wzorców w bardziej niezawodny i możliwy do uogólnienia sposób, co prowadzi do poprawy wydajności w przypadku niewidocznych danych.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
