I detta dokument utforskar och jämför vi flera lösningar på problemet med dataförstärkning i bildklassificeringen. Tidigare arbete har visat effektiviteten av dataförstärkning genom enkla tekniker, såsom beskärning, roterande, och vända inmatningsbilder. Vi begränsar artificiellt vår tillgång till data till en liten delmängd av ImageNet dataset, och jämför varje dataförstoring teknik i sin tur. En av de mer framgångsrika dataförstärkningsstrategierna är de traditionella omvandlingar som nämns ovan. Vi experimenterar också med GANs för att skapa bilder av olika stilar. Slutligen föreslår vi en metod för att låta ett neuralt nät lära sig förstärkningar som bäst förbättrar klassificeringen, som vi kallar neural förstärkning. Vi diskuterar framgångarna och bristerna med denna metod på olika datauppsättningar.
I detta sista fall behövs det också ett förbearbetningssteg för referensreferensdokument för uppgifter.
The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}