데이터 전처리와 Augmentation(증가) // 인공지능 논문리뷰

모델이 적은 이미지에서 최대한 많은 정보를 뽑아내서 학습을 할수 있도록 이미지를 augmentation을 진행한다.

이미지를 사용할때마다 임의로 변형을 가함으로써 더 많은 이미지를 보고 공부하는것과 같은 효과를 낸다.

이를 통해 과적합을 방지할수있다.

 

현재 텐서플로우의 경우

 

 

https://hoya012.github.io/blog/Bag-of-Tricks-for-Image-Classification-with-Convolutional-Neural-Networks-Review/