Adatbővítés
Az adatbővítés olyan technikák családja, amelyek címkéket megőrző transzformációk alkalmazásával mesterségesen bővítik a tanító adathalmazt a meglévő mintákra. Eredetileg képbesorolási feladatokra rendszerezték, de mára széles körben alkalmazzák a látás, szöveg, hang és táblázatos adatok területein. Praktikus válaszként merült fel a felügyelt mélytanulásban a címkézett adatok krónikus hiányára, és a modern neurális hálózati folyamatok standard előfeldolgozási lépése maradt.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Adverzariális képzésMélytanulás↔ compare
- Transzfer tanulásGépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →