| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
- 문자열
- 이분 탐색
- tensorflow
- dropout
- 미래는_현재와_과거로
- object detection
- c++
- 2023
- back propagation
- 분할 정복
- 세그먼트 트리
- Overfitting
- 다익스트라
- 크루스칼
- 조합론
- 가끔은_말로
- 백트래킹
- NEXT
- BFS
- 우선 순위 큐
- 플로이드 와샬
- 알고리즘
- 자바스크립트
- 너비 우선 탐색
- 회고록
- dfs
- pytorch
- 가끔은 말로
- lazy propagation
- DP
- Today
- Total
목록image augmentation (2)
Doby's Lab
tensorflow의 ImageDataGenerator
✅ Contents 1. Intro 2. Generator란 3. ImageDataGenerator 4. flow (flow_from_directory) 5. Code 6. How to Work (Question) 7. Better Training? 8. Outro 9. Reference ✅ 1. Intro 프로젝트를 하면서 Image Augmentation이라는 기술을 접했는데 대부분 ImageDataGenerator를 사용하여 Image Augmentation을 하는 코드를 많이 봤습니다. 이번 포스팅에서는 ImageDataGenerator에 대해 알아봅시다. ✅ 2. Generator란 Generator라는 개념에 대해서는 아래의 포스팅에서 정리하였으니 참고하시길 바랍니다. https://draw-..
Image Augmentation이란?
Image Augmentation Image Augmentation(이미지 증강)이란 Overfitting을 막는 방법 중 하나입니다. 더 디테일하게 말하자면 데이터셋의 크기가 작으면 train_set에 대해 모델이 학습할 수 있는 게 적습니다. 그렇기에 모델이 작은 train_set에 대해 최적화되게 학습을 하면서 Overfitting이 나는 현상에 대한 해결책입니다. 즉, Overfitting이 나는 이유가 '데이터셋의 크기가 작아서 그렇구나'라는 의심을 가지고서 Image Augmentation을 사용해야겠다는 판단을 할 수 있는 게 중요하다고 시작하기 전에 앞서 말하고 싶습니다. Overfitting이 일어나는 이유와 이를 대처하는 방법은 항상 여러 가지가 있으니까요. (Regularization..