Data Augmentation

यह क्यों मायने रखता है

गहन अध्ययन

मुख्य सिद्धांत: augmentations को लेबल संरक्षित करना चाहिए। एक बिल्ली की छवि को क्षैतिज रूप से फ़्लिप करने पर भी एक बिल्ली दिखती है (वैध augmentation)। एक "बाएँ मुड़ें" चिह्न को फ़्लिप करने पर यह "दाएँ मुड़ें" चिह्न बन जाता है (अमान्य augmentation)। उचित augmentations चुनने के लिए यह समझना आवश्यक है कि आपके कार्य के लिए कौन सी invariances मायने रखती हैं।

आधुनिक Augmentation

AutoAugment और इसके उत्तराधिकारी (RandAugment, TrivialAugment) हाथ से डिज़ाइन करने के बजाय augmentation नीतियों को सीखते या यादृच्छिक बनाते हैं। Cutout/CutMix विभिन्न छवियों से यादृच्छिक रूप से पैच को मास्क या मिक्स करता है। MixUp उदाहरणों के जोड़ों के बीच interpolation करता है, सिंथेटिक प्रशिक्षण बिंदु बनाता है जो निर्णय सीमाओं को smooth करते हैं। ये तकनीकें अब विज़न प्रशिक्षण पाइपलाइन में मानक हैं।

AI-संचालित Augmentation

जनरेटिव मॉडल के साथ, augmentation ज्यामितीय transforms से आगे बढ़ जाता है। आप टेक्स्ट प्रशिक्षण डेटा को पैराफ्रेज़ करने के लिए LLMs, वेरिएंट छवियाँ उत्पन्न करने के लिए diffusion मॉडल, या पूरी तरह से नए प्रशिक्षण उदाहरण बनाने के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं (synthetic data)। "Augmentation" (मौजूदा उदाहरणों को संशोधित करना) और "synthetic data" (नए उदाहरण उत्पन्न करना) के बीच की रेखा धुंधली हो रही है, और दोनों आधुनिक प्रशिक्षण पाइपलाइन के आवश्यक भाग बनते जा रहे हैं।

संबंधित अवधारणाएँ