test time에서 augmentation을 하는 방법 test set도 사실은 서로 다른 여러가지 환경에서 관찰 될 수 있다는 사실에 기반 하나의 똑같은 test set에 여러 다른 augmentation을 적용한 상태에서 동일한 답을 낼 수 있다면 확실하게 예측을 자신할 수 있을 것 test set에서 나타날 수 있는 여러 variance를 고려하겠다는 것 test image에 augmentation을 적용한 여러 이미지 aug1, aug2, aug3,....을 만들고 이 이미지들 test image, aug1, aug2, aug3, ....에 prediction을 하면 pred1, pred2, pred3, pred4,...가 나오고 이들을 ensemble하여 얻은 값을 test image에 대한 ..
1. bootstrapping 현재 데이터를 복원추출로 random sampling하여 얻은 여러 데이터로 학습하는 기법 각각의 sample 각각에서 모델을 만들어 예측의 consistence를 보고자 하는 것임 혹은 데이터가 부족할 때 데이터를 늘리고자 쓰는 기법 위 그림은 bootstrapping을 이용한 bagging을 나타낸다고 볼 수 있겠다 2. bagging bootstrapping으로 만든 데이터 set으로 여러 모델을 만들고 각 모델의 성능을 적절하게 aggregation 한다 aggregation하는 방법은 voting이나 averaging 등이 있다. 보통 모든 학습데이터를 써서 결과를 내는게 성능이 좋아보이지만 의외로 80% sampling bootstrapping 하여 얻은 bagg..
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