Shtimi i të dhënave
Shtimi i të dhënave është një familje teknikash që zgjeron artificialisht një grup trajnimi duke aplikuar transformime që ruajnë etiketën në mostra ekzistuese. Fillimisht i sistematizuar për detyra klasifikimi imazhesh, tani aplikohet gjerësisht në domenet e vizionit, tekstit, audios dhe tabelave. Ai lindi si një përgjigje praktike ndaj mungesës kronike të të dhënave të etiketuara në mësimin e thellë të mbikëqyrur dhe mbetet një hap standard i përpunimit paraprak në rrjedhat moderne të rrjeteve neurale.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Trajnim i kundërshtueshëmMësimi i thellë↔ compare
- Mësimi i TransferueshëmMësimi i makinës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →