скачать книгу бесплатно
– Методы дополнения данных модифицируют обучающие данные, чтобы увеличить их размер и разнообразие, помогая сети лучше обобщать.
– Распространенные методы увеличения данных включают случайную обрезку, поворот, переворачивание и добавление шума или искажений к входным данным.
– Увеличение данных может помочь уменьшить переобучение и улучшить способность модели обрабатывать изменения в реальных данных.
5. Перенос обучения:
– Transfer Learning использует предварительно обученные модели на больших наборах данных и адаптирует их к новым задачам или областям.
