Técnicas de aumento em aprendizado de máquina: melhorando o desempenho e reduzindo o overfitting
Aumento é uma técnica usada em aprendizado de máquina para aumentar o tamanho de um conjunto de dados de treinamento, criando novos exemplos a partir de exemplos existentes. O objetivo do aumento é fornecer ao modelo um conjunto mais diversificado de entradas, o que pode melhorar seu desempenho e reduzir o overfitting.
Existem muitas maneiras diferentes de realizar o aumento, mas algumas técnicas comuns incluem:
1. Rotação e inversão de imagens: Girar e inverter imagens pode criar novas variações da mesma entrada, permitindo que o modelo aprenda a reconhecer o objeto de diferentes ângulos e orientações.
2. Corte e preenchimento: O corte e o preenchimento envolvem a remoção ou adição de pixels às bordas de uma imagem, respectivamente. Isso pode ajudar o modelo a aprender a reconhecer o objeto mesmo quando partes dele estão obstruídas ou ausentes.
3. Tremulação de cores: Alterar o equilíbrio de cores ou a intensidade de uma imagem pode criar novas variações que o modelo não viu antes, ajudando-o a aprender a reconhecer o objeto em diferentes condições de iluminação.
4. Injeção de ruído: Adicionar ruído a uma imagem pode simular variações do mundo real e ajudar o modelo a se tornar mais robusto a entradas ruidosas.
5. Mixup: Mixup envolve a combinação de duas ou mais imagens em uma única entrada, permitindo que o modelo aprenda a reconhecer o objeto mesmo quando ele está presente em uma cena desordenada ou complexa.
6. CutMix: CutMix envolve cortar aleatoriamente uma parte de uma imagem e colá-la em uma imagem diferente, criando uma nova variação que o modelo nunca viu antes.
7. Apagamento aleatório: Apagar aleatoriamente partes de uma imagem pode criar novas variações que o modelo não viu antes, ajudando-o a aprender a reconhecer o objeto mesmo quando partes dele estão faltando.
8. Transferência de estilo: Transferir o estilo de uma imagem para outra pode criar novas variações que o modelo nunca viu antes, ajudando-o a aprender a reconhecer o objeto em diferentes estilos e condições de iluminação.
Ao usar técnicas de aumento, os modelos de aprendizado de máquina podem aprender a reconhecer objetos e padrões de uma forma mais robusta e generalizável, levando a um melhor desempenho em dados invisíveis.
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