머신러닝에서 학습용 데이타양 늘리기
머신러닝에 대해서 공부하다가 강연을 들은적이 있었는데, 그때 많이 들었던 이야기가 데이타 뻥튀기에 대한 이야기 였다.
확보할 수 있는 원본 데이타의 양이 한정되어 있으니, 현재의 데이타를 가지고 그 양을 늘리는 방법인데. 어떻게 하나 사실 궁금했는데.
(얼굴의 경우 선글라스를 씌우거나 기타의 방법을 생각했는데..)
오늘 튜토리얼을 보다보니, 구체적인 그 방법이 나와 있어서 잠깐 메모 해놓는다
https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn
여기서 소개된 방법은
- 이미지의 좌/우를 바꾼다거나,
- 이미지의 밝기나 선명도를 바꾸는 방법을 사용한다.
'빅데이타 & 머신러닝 > 머신러닝' 카테고리의 다른 글
| 텐서플로우-파일에서 학습 데이타를 읽어보자 #1 (큐 사용 방법과 구조) (4) | 2017.03.07 |
|---|---|
| 텐서플로우에서 이미지 데이타 처리 성능 향상방법 (2) | 2017.02.25 |
| 텐서 보드를 이용하여 학습 과정을 시각화 해보자 (0) | 2017.01.31 |
| 딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2-예측 (12) | 2017.01.09 |
| 딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #1/2-학습 (7) | 2017.01.09 |