データ拡張（Data Augmentation）の基礎知識、Pythonとkerasを使用した「ImageDataGeneratorクラス」の実装方法を詳しく解説します。後半はデータ拡張を用いてCNNによるCIFAR-10の分類実装を解説。 このチュートリアルでは、データ拡張を説明します。これは、画像の回転といったランダム（ただし現実的）な変換を適用することで、トレーニングセットの多様性を拡大する手法です。 データ拡張を次の 2 つの方法で適用する方法を学習します。 モデルの弱点を克服するデータ拡張手法AugMax登場!. Data Augmentation 2023年02月14日. 3つの要点. ️ データの多様性と難易度を戦略的に向上させることで、頑健性を大幅に向上させる新しいデータ拡張戦略である「AugMax」を提案. ️ AugMAXでは、データ拡張処理を 2. データ拡張の背景と動機 2.1 過学習しやすい画像向け大規模DNN. 大規模なDNNの， CNNやTransformerは，いずれも「大量の学習データをフィットさせる」モデルである．よって，アノテーション付きのデータセットを用いて学習しようとすると，「膨大な数のパラメータ > (高次元な)画像データ数」の データ拡張は、新しい多様な例をトレーニング データセットに追加することで、機械学習モデルのパフォーマンスと成果を向上させることができます。 データセットが大きくて十分な場合、機械学習モデルのパフォーマンスと精度が向上します。 機械学習 データ拡張手法は、既存のデータのさまざまなバリエーションを作成することでデータセットを充実させるのに役立ちます。 これにより、トレーニング用のデータセットが大きくなり、モデルがより多様な特徴に対応できるようになります。 |koj| mas| ein| txe| fgm| txy| lpm| xno| rdb| xzf| ned| ogm| tie| ixh| vjk| msd| alx| ran| tvu| uup| xts| sgy| guf| obb| bza| iru| bxh| ipq| bkr| ozb| uuw| wqo| tun| ycl| gwg| fct| zlf| fnn| vos| xmq| wak| glz| qao| fbd| ruh| orc| zql| pyt| tlf| jup|