Kỹ thuật tăng cường trong học máy: Cải thiện hiệu suất và giảm việc trang bị quá mức

Tăng cường là một kỹ thuật được sử dụng trong học máy để tăng kích thước của tập dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo các ví dụ mới từ các mẫu hiện có. Mục tiêu của việc tăng cường là cung cấp cho mô hình một bộ đầu vào đa dạng hơn, có thể cải thiện hiệu suất của mô hình và giảm việc trang bị quá mức.

Có nhiều cách khác nhau để thực hiện tăng cường, nhưng một số kỹ thuật phổ biến bao gồm:

1. Xoay và lật hình ảnh: Xoay và lật hình ảnh có thể tạo ra các biến thể mới của cùng một đầu vào, cho phép mô hình học cách nhận biết đối tượng từ các góc và hướng khác nhau.
2. Cắt xén và đệm: Cắt xén và đệm tương ứng bao gồm việc loại bỏ hoặc thêm pixel vào các cạnh của hình ảnh. Điều này có thể giúp mô hình học cách nhận biết đối tượng ngay cả khi các phần của đối tượng đó bị che khuất hoặc thiếu.
3. Hiện tượng giật màu: Thay đổi cân bằng màu hoặc cường độ của hình ảnh có thể tạo ra các biến thể mới mà người mẫu chưa từng thấy trước đây, giúp người mẫu học cách nhận biết vật thể trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.
4. Đưa nhiễu: Việc thêm nhiễu vào hình ảnh có thể mô phỏng các biến thể trong thế giới thực và giúp mô hình trở nên chắc chắn hơn đối với các đầu vào nhiễu.
5. Mixup: Mixup bao gồm việc kết hợp hai hoặc nhiều hình ảnh thành một đầu vào duy nhất, cho phép mô hình học cách nhận dạng đối tượng ngay cả khi nó hiện diện trong một cảnh lộn xộn hoặc phức tạp.
6. CutMix: CutMix liên quan đến việc cắt ngẫu nhiên một phần hình ảnh và dán nó vào một hình ảnh khác, tạo ra một biến thể mới mà mô hình chưa từng thấy trước đây.
7. Xóa ngẫu nhiên: Việc xóa ngẫu nhiên các phần của hình ảnh có thể tạo ra các biến thể mới mà mô hình chưa từng thấy trước đây, giúp mô hình học cách nhận dạng đối tượng ngay cả khi các phần của nó bị thiếu.
8. Chuyển kiểu: Chuyển kiểu của hình ảnh này sang hình ảnh khác có thể tạo ra các biến thể mới mà mô hình chưa từng thấy trước đây, giúp mô hình học cách nhận dạng đối tượng theo các kiểu và điều kiện ánh sáng khác nhau.

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật tăng cường, các mô hình học máy có thể học cách nhận dạng các đối tượng và mẫu theo cách mạnh mẽ và khái quát hơn, dẫn đến cải thiện hiệu suất trên dữ liệu không nhìn thấy được.