Методы расширения в машинном обучении: повышение производительности и уменьшение переобучения

Увеличение — это метод, используемый в машинном обучении для увеличения размера набора обучающих данных путем создания новых примеров из существующих. Целью дополнения является предоставление модели более разнообразного набора входных данных, что может улучшить ее производительность и уменьшить переобучение.

Существует много разных способов выполнения дополнения, но некоторые распространенные методы включают в себя:

1. Вращение и переворачивание изображения. Вращение и переворачивание изображений могут создавать новые варианты одного и того же ввода, позволяя модели научиться распознавать объект под разными углами и ориентациями.
2. Обрезка и заполнение. Обрезка и заполнение включают удаление или добавление пикселей по краям изображения соответственно. Это может помочь модели научиться распознавать объект, даже если его части закрыты или отсутствуют.
3. Цветовое дрожание. Изменение цветового баланса или интенсивности изображения может создать новые вариации, которых модель раньше не видела, что помогает ей научиться распознавать объект в различных условиях освещения.
4. Внедрение шума. Добавление шума к изображению может имитировать реальные варианты и помочь модели стать более устойчивой к шумным входным сигналам.
5. Смешение: Смешение включает в себя объединение двух или более изображений в одно входное изображение, что позволяет модели научиться распознавать объект, даже если он присутствует в загроможденной или сложной сцене.
6. CutMix: CutMix включает в себя случайное обрезку части изображения и вставку ее в другое изображение, создавая новый вариант, которого модель раньше не видела.
7. Случайное стирание. Случайное стирание частей изображения может создать новые варианты, которых модель раньше не видела, что помогает ей научиться распознавать объект, даже если его части отсутствуют.
8. Перенос стиля: перенос стиля одного изображения на другое может создать новые вариации, которых модель раньше не видела, помогая ей научиться распознавать объект в разных стилях и условиях освещения.

Используя методы расширения, модели машинного обучения могут научиться распознавать объекты и шаблоны более надежным и обобщаемым способом, что приводит к повышению производительности при работе с невидимыми данными.