데이터 증강 필요한 이유1 이미지 데이터 증강(Data Augmentation) 방법 데이터 증강(Data Augmentation)은 훈련 데이터가 부족할 때 데이터를 늘려주는 방법입니다. 그렇다면 오버 샘플링(Over Sampling)하고 차이점이 뭘까요? 오버 샘플링은 불균형 데이터를 균형을 맞추는 과정에서 데이터를 더 만들어 준다면, 데이터 증강은 기존 데이터를 변형시켜 더 많은 훈련 데이터를 확보하는 기법입니다. 특히 CNN(Convolutional Neural Networks)과 같은 이미지를 다루는 심층 신경망을 사용하는 경우 데이터 증강은 모델의 성능을 향상시키고 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이 데이터 증강이 필요한 몇 가지 이유가 있습니다. 데이터 증강이 필요한 이유 1. 데이터 부족 문제 해결 데이터가 적으면 모델이 충분히 다양한 패턴과 특징을 학습하기 어.. 2024. 3. 4. 이전 1 다음
