ABSTRACT Ett återkommande problem när utbildning neurala nätverk är att det vanligtvis inte finns tillräckligt med data för att maximera generalisering förmåga djupa neurala nätverk. Det finns många tekniker för att ta itu med detta, inklusive dataförstärkning, avhopp och överföring av lärande. I detta dokument introducerar vi en ytterligare metod, som vi kallar smart förstärkning och vi visar hur man använder den för att öka noggrannheten och minska övermontering på ett målnätverk. Smart förstärkning fungerar genom att skapa ett nätverk som lär sig att generera utökade data under utbildningsprocessen i ett målnätverk på ett sätt som minskar nätverksförlusten. Detta gör att vi kan lära oss förstärkningar som minimerar felet i det nätverket. Smart förstärkning har visat potentialen att öka noggrannheten genom bevisligen betydande åtgärder på alla testade datamängder. Dessutom har det visat sig möjligt att uppnå liknande eller förbättrade prestandanivåer med betydligt mindre nätstorlekar i ett antal testade fall. INDEX TERMS Artificiell intelligens, artificiella neurala nätverk, maskininlärning, datorseende övervakat lärande, algoritmer för maskininlärning, bilddatabaser.
REF föreslår en metod som kallas Smart Augmentation, som slår samman två eller flera prover av en klass för att förbättra generaliseringen av ett målnätverk.
Smart Augmentation Learning an Optimal Data Augmentation Strategy
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}