Data Augmentation

term_id: data_augmentation

Category: training_techniques

Definition

Tato metoda uměle rozšiřuje trénovací dataset vytvářením modifikovaných verzí existujících vzorků, jako je rotace obrázků, přidávání šumu do zvuku nebo nahrazování synonym v textu. Pomáhá předcházet

Summary

Data augmentation je technika používaná ke zvýšení diverzity a velikosti trénovacích datových sad aplikací transformací na existující datové body.

Key Concepts

  • Prevence přeučení
  • Rozšíření datasetu
  • Obecnovatelnost
  • Transformace

Use Cases

  • Zlepšení robustnosti modelů počítačového vidění
  • Zvýšení výkonu modelů NLP s omezeným textem
  • Vyvážení nerovnováhných datových sad

Code Example

1
2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
gen = ImageDataGenerator(rotation_range=20)

Related