Data_Augmentation
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Data AugmentationData miner/Development log 2021. 1. 7. 17:30
이미지 분류 작업을 한다고 가정해보자. 모델을 충분하지 않은 데이터로 학습시킬 경우, 학습데이터에 존재하지 않은 분류 클래스별 특징으로 인해, 모델의 정확도가 떨어질 수 있다. 이 경우, 이미지를 단순히 변형시키는 방식으로 Augmentation으로 하여, 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다. 아래의 사진을 보자. 왼쪽 고양이의 원본 사진은 고양이의 귀가 위를 향한 사진이었다. 누워 있는 고양이를 식별하기 위해서, 우리는 왼쪽 사진을 오른쪽으로 45도 정도 회전시켜 학습시킬 수 있다. 우리가 기대하는 효과는, 누워있는 고양이의 귀의 특징을 변형된 왼쪽 사진을 활용해 학습시키는 것이다. Data augmentation는 Keras의 preprocessing의 ImageDataGenerator의 클래스를 활용..