Làm thế nào để tăng dữ liệu và phân tách xác thực tàu?

Tôi đang làm phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng máy học.

Giả sử tôi có một số dữ liệu đào tạo (hình ảnh) và sẽ chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và xác nhận. Và tôi cũng muốn tăng dữ liệu (tạo ra hình ảnh mới từ ảnh gốc) bằng cách xoay ngẫu nhiên và khử nhiễu. Các augmentaion được thực hiện ngoại tuyến.

Đó là cách chính xác để làm tăng dữ liệu?

1. Đầu tiên, chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác nhận, sau đó thực hiện tăng dữ liệu trên cả tập huấn luyện và xác thực.

2. Đầu tiên, chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác nhận, sau đó chỉ tăng dữ liệu trên tập huấn luyện.

3. Đầu tiên thực hiện tăng dữ liệu trên dữ liệu, sau đó chia dữ liệu thành tập huấn luyện và xác thực.

Đầu tiên, chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác nhận, sau đó thực hiện tăng dữ liệu trên tập huấn luyện.

Bạn sử dụng bộ xác thực của mình để cố gắng ước tính phương thức của bạn hoạt động trên dữ liệu trong thế giới thực, do đó, nó chỉ nên chứa dữ liệu trong thế giới thực. Thêm dữ liệu tăng cường sẽ không cải thiện tính chính xác của xác nhận. Tốt nhất là sẽ nói điều gì đó về việc phương pháp của bạn đáp ứng tốt như thế nào đối với việc tăng dữ liệu và tệ nhất là làm hỏng kết quả xác thực và tính dễ hiểu.

không bao giờ làm 3, vì bạn sẽ bị rò rỉ. ví dụ giả sử sự gia tăng là dịch chuyển 1 pixel trái. nếu sự phân chia không nhận biết tăng cường, bạn có thể nhận được các mẫu dữ liệu rất giống nhau trong cả đào tạo và xác nhận.

Tăng cường dữ liệu có nghĩa là thêm dữ liệu / thông tin bên ngoài vào dữ liệu hiện có đang được phân tích.

Vì vậy, vì toàn bộ dữ liệu tăng cường sẽ được sử dụng cho học máy, nên quy trình sau đây sẽ phù hợp hơn:

Thực hiện tăng dữ liệu -> Chia dữ liệu