データ拡張
term_id: data_augmentation
Category: training_techniques
Definition
この手法は、画像の回転、音声へのノイズ付加、テキストにおける同義語置換など、既存のサンプルを変形させたバージョンを作成することで、トレーニングデータを人為的に拡張します。これにより、モデルの過学習を防ぎ、汎化性能を向上させるのに役立ちます。
Summary
データ拡張とは、既存のデータポイントに変換を適用することで、トレーニングデータの多様性と規模を増加させる手法です。
Key Concepts
- 過学習の防止
- データセットの拡張
- 汎化性能
- 変換
Use Cases
- コンピュータビジョンモデルの堅牢性の向上
- 限られたテキストデータでのNLPモデル性能の強化
- 不均衡なデータセットのバランス調整
Code Example
| |