Data Augmentation als kostenlose Daten
Erweitern Sie Ihren Datensatz mit Transformationen.
Data Augmentation als kostenlose Daten ist eine kostenlose Deep Learning Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Deep Learning Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Deep Learning Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Kostenlose zusätzliche Daten
Datenaugmentation erzeugt neue Trainingsbeispiele, indem bereits vorhandene transformiert werden. So erhält das Modell kostenlos mehr Vielfalt. 🎁
Warum sie gegen Overfitting hilft
Wenn dem Modell in jeder Epoche leicht veränderte Versionen gezeigt werden, kann es sich nicht die exakten Pixelwerte merken und wird zu robusten Mustern geleitet.
Spiegelungen und Rotationen
Bei Bildern vermitteln einfache Spiegelungen und kleine Rotationen dem Modell, dass eine Katze auch gespiegelt oder geneigt noch eine Katze ist.
Zuschneiden und Skalieren
Zufällige Ausschnitte und Größenänderungen verschieben den Bildausschnitt eines Objekts. So lernt das Netzwerk, es überall im Bild zu erkennen.
Farbrauschen
Durch das Variieren von Helligkeit, Kontrast und Farbton mit Farbrauschen wird das Modell unempfindlicher gegenüber Unterschieden bei Beleuchtung und Kamera.
In torchvision kombinieren
Sie verketten Transformationen mit transforms.Compose. torchvision wendet sie an, sobald jedes Bild geladen wird.
tf = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.RandomCrop(32, padding=4)])Pro Batch angewendet
Die Augmentation läuft innerhalb des Dataset. Dadurch sieht jede Epoche frisch transformierte Bilder und der Datensatz wirkt wesentlich größer.
Realistisch bleiben
Verwenden Sie nur Transformationen, die das Label erhalten. Wenn Sie eine Ziffer wie 6 in eine 9 spiegeln, würden Sie Ihre Daten verfälschen, statt sie zu erweitern.
Keine Augmentation beim Testen
Wenden Sie Augmentation nur auf die Trainingsdaten an. Verwenden Sie für Validierung und Test saubere, unveränderte Transformationen, damit Ihre Ergebnisse vergleichbar bleiben.
Über Bilder hinaus
Augmentation ist nicht nur für Bilder gedacht. Bei Text werden Synonyme ausgetauscht, und bei Audio werden Zeitverschiebungen und zusätzliches Rauschen verwendet, um Datensätze zu vergrößern.
Starke Mixing-Techniken
Moderne Verfahren kombinieren ganze Bilder mit Mixup und CutMix und mischen Samples und Labels für eine noch stärkere Regularisierung.
Kurzer Check
Entscheiden Sie, wo Datenaugmentation angewendet werden sollte und wo nicht.
Zusammenfassung
Sie haben Datenaugmentation kennengelernt: label-erhaltende Transformationen für Trainingsdaten, die die Vielfalt erhöhen, gegen Overfitting helfen und nichts kosten. 🌱
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Schreibe und führe echten Code in deinem Browser aus, bekomme sofortige Hilfe von einem 24/7 KI-Tutor und setze dein Lernen im Web oder in der App fort.
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Data Augmentation als kostenlose Daten“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Data Augmentation als kostenlose Daten“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Deep Learning Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Deep Learning Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Data Augmentation als kostenlose Daten“?
Erweitern Sie Ihren Datensatz mit Transformationen. Du übst Deep Learning Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Deep Learning Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Deep Learning Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Data Augmentation als kostenlose Daten“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Deep Learning Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Deep Learning Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Die Lücke zwischen Training und Validierung lesen
- Dropout: Neuronen zufällig auslassen
- Batch Norm und Layer Norm
- Data Augmentation als kostenlose Daten