Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que l'augmentation des données dans la classification d'images?
- Qu'est-ce que l'augmentation de l'image dans l'apprentissage en profondeur?
- Comment l'augmentation des données est utile dans l'apprentissage en profondeur Expliquez avec exemple?
Qu'est-ce que l'augmentation des données dans la classification d'images?
L'augmentation des données d'image est le processus de génération de nouvelles versions transformées d'images de l'ensemble de données d'image donné pour augmenter sa diversité. Pour un ordinateur, les images ne sont qu'un tableau de nombres en deux dimensions. Ces nombres représentent des valeurs de pixels, que vous pouvez modifier de nombreuses manières pour générer de nouvelles images augmentées.
Qu'est-ce que l'augmentation de l'image dans l'apprentissage en profondeur?
L'augmentation de l'image est une technique utilisée pour étendre artificiellement l'ensemble de données. Ceci est utile lorsque on nous donne un ensemble de données avec très peu d'échantillons de données. En cas d'apprentissage en profondeur, cette situation est mauvaise car le modèle a tendance à trop ajuster lorsque nous le formons sur un nombre limité d'échantillons de données.
Comment l'augmentation des données est utile dans l'apprentissage en profondeur Expliquez avec exemple?
L'augmentation des données est utile pour améliorer les performances et les résultats des modèles d'apprentissage automatique en formant de nouveaux exemples et différents pour former des ensembles de données. Si l'ensemble de données d'un modèle d'apprentissage automatique est riche et suffisant, le modèle fonctionne mieux et plus précisément.
