Увеличение данных — это метод, используемый для искусственного увеличения размера набора данных путем применения случайных модификаций к существующим данным. Это делается для увеличения разнообразия данных и уменьшения переобучения, которое происходит, когда модель слишком сложна и запоминает обучающие данные.
Увеличение данных может быть применено к изображениям, аудио и текстовым данным. Например, в задачах классификации изображений методы увеличения данных могут включать случайное вращение, отражение, масштабирование и обрезку. В аудиоданных могут использоваться такие методы, как сдвиг высоты тона и растяжение по времени. В текстовых данных могут использоваться такие методы, как замена синонимов, случайная вставка или удаление.
Вот пример того, как выполнить увеличение данных для данных изображения с помощью библиотеки keras в python:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Create an ImageDataGenerator object
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest'
)
# Load an image from file
image = load_img('image.jpg')
# Convert the image to a numpy array
x = img_to_array(image)
# Reshape the array to a 4D tensor
x = x.reshape((1,) + x.shape)
# Generate batches of augmented images
i = 0
for batch in datagen.flow(x, save_to_dir='preview', save_prefix='image', save_format='jpeg'):
i += 1
if i > 20:
break
В этом примере мы используем класс ImageDataGenerator из модуля keras.preprocessing.image для выполнения увеличения данных на изображении. Мы применяем набор случайных модификаций к изображению, включая вращение, смещение, сдвиг, масштабирование и отражение. Сгенерированные изображения сохраняются в каталоге с именем «предварительный просмотр» с префиксом «изображение».
Стоит отметить, что увеличение данных следует использовать в сочетании с другими методами, такими как перекрестная проверка и регуляризация, чтобы гарантировать, что модель хорошо обобщает новые данные. Кроме того, важно не злоупотреблять увеличением данных, так как это может привести к переоснащению.
