[CNN] 더 나은 모델을 위한 테크닉들

더 나은 모델을 위한 테크닉들

• Data augmentation
  • 원본 데이터를 변형시킴으로써 데이터를 늘리는 기법이다.
  • 데이터의 변형이 너무 과하면 안되고 실제 문제에 있을 법한 수준으로 변형이 이루어져야 한다.
• Color shifting
  • 색조를 약간 바꿔서 데이터를 늘린다.
• Implementing distortions during training
  • Training 중에 distortion을 한다.
• ensembling
  • 여러 개의 네트워크(모델)을 사용해서 그 결과의 평균을 취한다.
• multi-crop at test time
  • input이 주어지면 조작을 가해서 여러 개의 결과를 만들어낸다.