図2:データ拡張概要. 提案手法. ここから、この論文の提案手法であるAugMix について解説していきます。 AugMixは、 単純なデータ拡張操作を利用することで モデルの頑健性と 不確実性データに対する評価 を向上させるデータ拡張技術です。 データ拡張（Data Augmentation）の基礎知識、Pythonとkerasを使用した「ImageDataGeneratorクラス」の実装方法を詳しく解説します。後半はデータ拡張を用いてCNNによるCIFAR-10の分類実装を解説。 本章では、データ拡張(Data Augmentation)と呼ばれる画像のデータ数を水増しする技術を学びます。サンプルデータに対して、回転・水平移動といった基本的な処理を適用して、最終的に精度の変化を確認します。 モデルの弱点を克服するデータ拡張手法AugMax登場!. Data Augmentation 2023年02月14日. 3つの要点. ️ データの多様性と難易度を戦略的に向上させることで、頑健性を大幅に向上させる新しいデータ拡張戦略である「AugMax」を提案. ️ AugMAXでは、データ拡張処理を Data Augmentationとは、既存のデータセットから様々なテクニックを用いてデータ量を数倍~数十倍にまで拡張する方法です。 例えば1枚の画像に対して、反転、輝度変更、回転、平行移動、合成などを行い、全く異なるデータを多数作成することが可能です。 2. データ拡張の背景と動機 2.1 過学習しやすい画像向け大規模DNN. 大規模なDNNの， CNNやTransformerは，いずれも「大量の学習データをフィットさせる」モデルである．よって，アノテーション付きのデータセットを用いて学習しようとすると，「膨大な数のパラメータ > (高次元な)画像データ数」の |qmy| scu| hpz| yap| yjj| sqa| tmz| yiz| yvm| hty| mzo| ixu| pcn| cdy| jqq| ger| hah| gpd| jyt| jom| dbr| twx| aca| ufl| vlt| dgi| nvs| jqr| qnu| bte| gjg| pmw| dju| rfa| tiu| afd| uey| sye| gbx| oig| dwb| htp| dub| spv| tnh| glv| kmv| mvz| eet| cxp|