Presná definícia
Čo znamená rozširovanie údajov?
Rozširovanie údajov vytvára počas tréningu z existujúcich príkladov náhodné varianty, pri ktorých sa má zachovať cieľ alebo sa cieľ zmení známym pravidlom. Transformácie vnášajú do modelu požadovanú invarianciu a zväčšujú podporu tréningového rozdelenia, nie počet nezávisle zozbieraných pozorovaní. Nesprávna transformácia môže odstrániť znak triedy alebo vytvoriť nereálny vstup.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri obraze sa používajú orezania, preklopenia, farebné zmeny či deformácie podľa domény; pri zvuku a texte platia iné obmedzenia. Pipeline aplikuje augmentáciu iba na tréning a geometrické zmeny synchronizuje s maskami a boxmi. Tím vykreslí vzorky po transformácii, meria prínos každej skupiny abláciou a testuje skutočné produkčné posuny. Seed zabezpečí reprodukciu, no rozmanitosť sa zachová naprieč epochami.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Čo modelu oznamuje?
Že vybraná transformácia nemá zmeniť cieľ alebo ho mení známym spôsobom.
Vznikajú nové nezávislé merania?
Nie, varianty pochádzajú z rovnakých pôvodných príkladov.
Kam augmentácia patrí?
Iba do tréningovej vetvy, nie do fixnej validácie a testu.
Čo pri otočení obrazu?
Rovnako sa musia upraviť masky, body a bounding boxy.
Ako odhaliť škodlivú transformáciu?
Vizuálnou kontrolou, doménovým posúdením a ablačným experimentom.