Методи доповнення в машинному навчанні: покращення продуктивності та зменшення переобладнання

Розширення — це техніка, яка використовується в машинному навчанні для збільшення розміру навчального набору даних шляхом створення нових прикладів із існуючих. Метою доповнення є надання моделі більш різноманітного набору вхідних даних, що може покращити її продуктивність і зменшити переобладнання.

Існує багато різних способів виконання доповнення, але деякі поширені методи включають:

1. Обертання та гортання зображення: обертання та гортання зображень може створювати нові варіації того самого введення, дозволяючи моделі навчитися розпізнавати об’єкт під різними кутами й орієнтаціями.
2. Обрізання та відступ: обрізання та відступ передбачає видалення або додавання пікселів до країв зображення відповідно. Це може допомогти моделі навчитися розпізнавати об’єкт, навіть якщо його частини закриті або відсутні.
3. Коливання кольорів: зміна балансу кольорів або інтенсивності зображення може створити нові варіації, яких модель не бачила раніше, допомагаючи їй навчитися розпізнавати об’єкт за різних умов освітлення.
4. Ін’єкція шуму: додавання шуму до зображення може імітувати варіації реального світу та допомогти моделі стати більш стійкою до шумових вхідних даних.
5. Змішування: Змішування передбачає об’єднання двох або більше зображень в один вхідний сигнал, що дозволяє моделі навчитися розпізнавати об’єкт, навіть якщо він присутній у захаращеній або складній сцені.
6. CutMix: CutMix передбачає випадкове обрізання частини зображення та вставлення його в інше зображення, створюючи новий варіант, якого модель раніше не бачила.
7. Випадкове стирання: випадкове стирання частин зображення може створити нові варіації, яких модель раніше не бачила, допомагаючи їй навчитися розпізнавати об’єкт, навіть якщо його частини відсутні.
8. Передача стилю: перенесення стилю одного зображення на інше може створити нові варіації, яких модель раніше не бачила, допомагаючи їй навчитися розпізнавати об’єкт у різних стилях та умовах освітлення.

Використовуючи методи доповнення, моделі машинного навчання можуть навчитися розпізнавати об’єкти та шаблони більш надійним і зручним для узагальнення способом, що веде до покращення продуктивності невидимих даних.