การเพิ่มข้อมูล
การเพิ่มข้อมูล (Data augmentation) คือกลุ่มของเทคนิคที่ขยายชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมโดยการประยุกต์ใช้การแปลงสภาพที่รักษาสลากกำกับ (label-preserving transformations) กับตัวอย่างที่มีอยู่เดิม เดิมทีเทคนิคนี้ได้รับการจัดระบบสำหรับการจำแนกภาพ แต่ปัจจุบันมีการนำไปประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในด้านการมองเห็น ข้อความ เสียง และข้อมูลเชิงตาราง เทคนิคนี้เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองต่อปัญหาการขาดแคลนข้อมูลที่มีสลากกำกับในการเรียนรู้เชิงลึกแบบมีผู้สอน และยังคงเป็นขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้ามาตรฐานในโครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การฝึกแบบปฏิปักษ์การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การเรียนรู้แบบถ่ายโอนการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare