Data Augmentation

term_id: data_augmentation

Category: training_techniques

Definition

Phương pháp này mở rộng tập dữ liệu huấn luyện một cách nhân tạo bằng cách tạo ra các phiên bản biến đổi của các mẫu hiện có, chẳng hạn như xoay ảnh, thêm nhiễu vào âm thanh hoặc thay thế từ đồng nghĩa trong văn bản. Nó giúp ngăn ngừa

Summary

Data Augmentation (Tăng cường dữ liệu) là kỹ thuật sử dụng để tăng tính đa dạng và kích thước của tập dữ liệu huấn luyện bằng cách áp dụng các phép biến đổi lên các điểm dữ liệu hiện có.

Key Concepts

  • Ngăn chặn Overfitting (Học quá khớp)
  • Mở rộng Tập dữ liệu
  • Khả năng Tổng quát hóa
  • Phép biến đổi

Use Cases

  • Cải thiện độ bền của mô hình thị giác máy tính
  • Nâng cao hiệu suất mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên với lượng văn bản hạn chế
  • Cân bằng các tập dữ liệu mất cân bằng

Code Example

1
2

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

Related