Andmetäiendus
Andmetäiendus on tehnikate kogum, mis kunstlikult laiendab treeningandmestikku, rakendades olemasolevatele näidistele märgiseid säilitavaid teisendusi. Algselt süstematiseerituna pildiklassifitseerimisülesannete jaoks, rakendatakse seda nüüd laialdaselt nägemis-, teksti-, heli- ja tabelandmete valdkondades. See tekkis praktilise lahendusena märgistatud andmete kroonilise puuduse probleemile järelevalve all oleva süvaõppe puhul ja on endiselt standardne eeltöötlusetapp tänapäevastes närvivõrkude töövoogudes.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6, 60. DOI: 10.1186/s40537-019-0197-0 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/data-augmentation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Adversarial TrainingSüvaõpe↔ compare
- ÜlekandeõpeMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →