Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Растягиваем кошек, чтобы избежать переобучения. Аугментация данных в машинном обучении
20.01.2026 13:01:27 | Хабр
Хабы: Блог компании RUVDS.com, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Big Data, Научно-популярное

Главной проблемой при обучении нейросетей остаётся нехватка качественной информации. Всем моделям глубокого обучения может потребоваться большой объём данных для достижения удовлетворительных результатов. Для успешного обучения модели данные должны быть разнообразными и соответствовать поставленной задаче. В противном случае пользы от такой сети будет мало. Хорошо известно, что нехватка данных легко приводит к переобучению.

Но вот беда, трудно предусмотреть и собрать данные, которые покрывали бы все ситуации. Допустим, вы хотите научить систему находить на фото конкретную кошку. Вам потребуются снимки этого животного в самых разных позах — будь то сидя, стоя или обдирающей диван.

А если требуется распознавать кошек в принципе, то вариантов становится в разы больше. Видов кошек в природе тысячи, они все разных цветов и размеров. Почему это важно? Представьте, что наш набор данных может содержать изображения кошек и собак. Кошки в наборе смотрят исключительно влево с точки зрения наблюдателя. Неудивительно, что обученная модель может неправильно классифицировать кошек, смотрящих вправо.

Поэтому всегда нужно проверять свою выборку на разнообразие. Если данные не подходят под реальные условия, то и задачу решить не получится.

Что делать, если у нас дефицит данных?

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro