Howtosignalprocessing
- Co to jest powiększenie danych w klasyfikacji obrazu?
- Co to jest powiększenie obrazu w głębokim uczeniu się?
- W jaki sposób powiększenie danych jest pomocne w głębokim uczeniu się, wyjaśnij przykładem?
Co to jest powiększenie danych w klasyfikacji obrazu?
Zwiększenie danych obrazu to proces generowania nowych transformowanych wersji obrazów z danego zestawu danych obrazu w celu zwiększenia różnorodności. Do komputera obrazy to tylko dwuwymiarowa tablica liczb. Liczby te reprezentują wartości pikseli, które można dostosować na wiele sposobów, aby generować nowe, rozszerzone obrazy.
Co to jest powiększenie obrazu w głębokim uczeniu się?
Powiększanie obrazu to technika stosowana do sztucznego rozszerzenia zestawu danych. Jest to pomocne, gdy otrzymujemy zestaw danych z bardzo niewielką liczbą próbek danych. W przypadku głębokiego uczenia się ta sytuacja jest zła, ponieważ model ma tendencję do nadmiernego dopasowania, gdy trenujemy go na ograniczonej liczbie próbek danych.
W jaki sposób powiększenie danych jest pomocne w głębokim uczeniu się, wyjaśnij przykładem?
Powiększanie danych jest przydatne do poprawy wydajności i wyników modeli uczenia maszynowego poprzez tworzenie nowych i różnych przykładów do szkolenia zestawów danych. Jeśli zestaw danych w modelu uczenia maszynowego jest bogaty i wystarczający, model działa lepiej i dokładniej.
