Förstärkningstekniker i maskininlärning: förbättra prestanda och minska överanpassning

Augmentation är en teknik som används i maskininlärning för att öka storleken på en träningsdatauppsättning genom att skapa nya exempel från befintliga. Målet med förstärkning är att förse modellen med en mer mångsidig uppsättning indata, vilket kan förbättra dess prestanda och minska överanpassning.

Det finns många olika sätt att utföra förstärkning, men några vanliga tekniker inkluderar:

1. Bildrotation och vändning: Att rotera och vända bilder kan skapa nya varianter av samma input, vilket gör att modellen kan lära sig att känna igen objektet från olika vinklar och orienteringar.
2. Beskärning och utfyllnad: Beskärning och utfyllnad innebär att man tar bort eller lägger till pixlar till kanterna på en bild. Detta kan hjälpa modellen att lära sig känna igen objektet även när delar av det är tilltäppta eller saknas.
3. Färgskakande: Att ändra färgbalansen eller intensiteten i en bild kan skapa nya variationer som modellen inte har sett tidigare, vilket hjälper den att lära sig känna igen objektet under olika ljusförhållanden.
4. Brusinjektion: Att lägga till brus i en bild kan simulera verkliga variationer och hjälpa modellen att bli mer robust mot bullriga insignaler.
5. Mixup: Mixup involverar att kombinera två eller flera bilder till en enda ingång, vilket gör att modellen kan lära sig känna igen objektet även när det är närvarande i en rörig eller komplex scen.
6. CutMix: CutMix innebär att slumpmässigt beskära en del av en bild och klistra in den i en annan bild, vilket skapar en ny variant som modellen inte har sett tidigare.
7. Slumpmässig radering: Att slumpmässigt radera delar av en bild kan skapa nya varianter som modellen inte har sett tidigare, vilket hjälper den att lära sig känna igen objektet även när delar av det saknas.
8. Stilöverföring: Att överföra stilen för en bild till en annan kan skapa nya varianter som modellen inte har sett tidigare, vilket hjälper den att lära sig känna igen objektet i olika stilar och ljusförhållanden.

Genom att använda förstärkningstekniker kan maskininlärningsmodeller lära sig att känna igen objektet. objekt och mönster på ett mer robust och generaliserbart sätt, vilket leder till förbättrad prestanda på osynliga data.