Tehnici de creștere în învățarea automată: îmbunătățirea performanței și reducerea supraadaptarii
Augmentation este o tehnică utilizată în învățarea automată pentru a crește dimensiunea unui set de date de antrenament prin crearea de noi exemple din cele existente. Scopul creșterii este de a oferi modelului un set mai divers de intrări, care îi poate îmbunătăți performanța și poate reduce supraadaptarea.
Există multe moduri diferite de a efectua mărirea, dar unele tehnici comune includ:
1. Rotirea și răsturnarea imaginilor: rotirea și răsturnarea imaginilor pot crea noi variații ale aceleiași intrări, permițând modelului să învețe să recunoască obiectul din unghiuri și orientări diferite.
2. Decuparea și umplutura: Decuparea și umplutura implică eliminarea sau adăugarea de pixeli la marginile unei imagini, respectiv. Acest lucru poate ajuta modelul să învețe să recunoască obiectul chiar și atunci când părți ale acestuia sunt înfundate sau lipsesc.
3. Trecerea culorilor: modificarea echilibrului de culoare sau a intensității unei imagini poate crea noi variații pe care modelul nu le-a văzut înainte, ajutându-l să învețe să recunoască obiectul în diferite condiții de iluminare.
4. Injecție de zgomot: adăugarea de zgomot la o imagine poate simula variații din lumea reală și poate ajuta modelul să devină mai robust la intrările zgomotoase.
5. Mixup: Mixup implică combinarea a două sau mai multe imagini într-o singură intrare, permițând modelului să învețe să recunoască obiectul chiar și atunci când acesta este prezent într-o scenă aglomerată sau complexă.
6. CutMix: CutMix implică tăierea aleatorie a unei porțiuni a unei imagini și lipirea acesteia într-o altă imagine, creând o nouă variație pe care modelul nu a văzut-o înainte.
7. Ștergerea aleatorie: ștergerea aleatorie a unor părți ale unei imagini poate crea noi variații pe care modelul nu le-a văzut până acum, ajutându-l să învețe să recunoască obiectul chiar și atunci când părți din acesta lipsesc.
8. Transfer de stil: transferul stilului unei imagini în alta poate crea noi variații pe care modelul nu le-a văzut înainte, ajutându-l să învețe să recunoască obiectul în diferite stiluri și condiții de iluminare.
Prin utilizarea tehnicilor de augmentare, modelele de învățare automată pot învăța să recunoască obiecte și modele într-un mod mai robust și mai generalizabil, ceea ce duce la o performanță îmbunătățită pe date nevăzute.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
