1. overview 기존 데이터에 변화를 가해 추가로 데이터를 확보하는 방법 데이터가 적거나 imbalance된 상황에서 효과적으로 활용가능 적절한 변환을 하더라도 이미지 데이터의 불변하는 성질을 모델에 전달하여 robust하게 만든다 예를 들어 강아지 이미지는 회전을 하더라도 늘리더라도 일부분만 보이더라도 여전히 강아지 이미지임 어떻게 변환을 하더라도 이미지가 나타내는것은 사자임에는 변함없다 그러나 데이터 종류마다 augmentation의 종류나 특성이 달라질 것이다. 정형데이터는 정형데이터만의 augmentation이 있고 음성데이터는 음성데이터만의 augmentation이 있고 이미지 데이터는 이미지 데이터만의 augmenation이 있어 2. 경량화 관점에서 augmentatio..
1. motivation train data와 real data사이에는 분명한 gap이 있다 이 gap을 채우기 위해 더 많은 데이터를 획득하거나 bias가 안된 데이터를 획득하거나 그런데 이제 데이터 획득 비용에는 한계가 있다 그래서 손쉽게 학습데이터의 데이터들에 기본적인 operation으로 데이터를 여러장 늘리자는 것이 data augmentation이다. 기본적인 방법은 이미지의 기하학 변환이나 색깔 변환 등으로 real을 반영하지 못한 부분을 조금이라도 채워나가는것 2. brightness data들의 밝기를 조절하여 여러장 만들어내는 방법 호랑이 이미지는 어두워졌고 개 이미지는 밝아진게 느껴지나 image의 R,G,B 채널 pixel에 일정 숫자 pixel을 더하거나 random sampl..
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