📖

データ拡張

データ拡張(Data Augmentation)は、既存のデータに様々な変換を適用することによって、データセットのサイズを人工的に増加させる手法です。特に、データセットが小さいまたは制限されている場合にコンピュータビジョンのタスクでよく使用されます。元のデータのラベルを変更せずに、わずかに修正されたバージョンを作成することで、モデルがよりロバストになり、過学習の可能性を減らします。学習中に同じデータの変種を見ることによって、モデルはより多様なデータに対して一般化できるようになります。

画像処理におけるデータ拡張の例

  • 回転: ランダムな角度で画像を回転(例えば±30度)。
  • スケーリング: 拡大または縮小して異なる解像度の画像を作成。
  • 反転: 画像を水平に反転。
  • 色調整: 明るさ、コントラストを変更したり、ノイズを加えたりして、照明の変化に対してモデルが頑健になるようにする。
すべてを見るには

返金は購入日から1日以内に申し出て下さい。詳細はこちらからご確認ください。
また、このコンテンツ以外の他の永久アクセス権は付与されない事はご注意下さい。

支払いはによって保護されています

購入済の方はこちらからログインしてください

Loading...