pytorch에서 data augmentation은 어떻게 이해해야하는가

data augmentation 설명하면 항상 이렇게만 설명함 “image를 랜덤하게 자르거나 확대하거나 축소하는 등 변형하여 데이터 수를 의도적으로 늘려 머신러닝 모델이 다양한 데이터를 학습하도록 유도함” 그런데 나는 항상 이런 생각을 했음 “data augmentation에서 augmentation의 뜻이 증강임..” 이 설명은 가지고 있는 data set을 증가시킨다는 느낌을 줌 그래서 처음에 augmentation 한번 구현해볼까? 하고 생각한게 transforms.Compose로 transform을 정의하고 torchvision의 transform이 제공하는 함수를 이용하여 이미지를 변형시켜 데이터를 읽어온다 이렇게 변형된 이미지 데이터셋을 처음부터 순회해서, label별로 tensor를 다시 ..