Zväčšovanie dát
Zväčšovanie dát je rodina techník, ktoré umelo rozširujú trénovaciu množinu dát aplikovaním transformácií zachovávajúcich označenia na existujúce vzorky. Pôvodne systematizované pre úlohy klasifikácie obrazu, teraz sa široko aplikuje v oblastiach počítačového videnia, textu, zvuku a tabuľkových dát. Vzniklo ako praktická odpoveď na chronický nedostatok označených dát v hlbokom učení s učiteľom a zostáva štandardným krokom predzpracovania v moderných pipeline neurónových sietí.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Adversariálne trénovanieHlboké učenie↔ compare
- Prenosové učenieStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →