Глубокое обучение. Погружение в технологию. Артем Демиденко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ шума к данным – это мощный метод предотвращения переобучения в нейронных сетях. Этот метод основывается на идее того, что, добавляя случайный шум к обучающим данным, мы увеличиваем их разнообразие и обучаем модель более устойчиво.

      Давайте рассмотрим это подробнее:

       Как это работает?

      Представьте, что у вас есть обучающий набор данных для задачи классификации изображений. Каждое изображение представляет собой матрицу пикселей, и каждый пиксель имеет свое значение интенсивности (яркости). Добавление шума к данным означает, что мы изменяем значение некоторых пикселей случайным образом.

       Примеры добавления шума:

      1. Гауссовский шум: Мы можем добавить случайный шум, моделируя его как случайные значения из нормального распределения. Это делает изображения менее четкими и более похожими на реальные фотографии, на которых может быть некоторый шум.

      2. Случайные повороты и сдвиги: Для изображений, например, лиц, мы можем случайно поворачивать или сдвигать изображения. Это помогает модели обучаться на лицах в разных ракурсах и положениях.

      3. Добавление случайного шума к данным в форме артефактов: В задачах, связанных с компьютерным зрением, мы также можем добавить случайные артефакты, такие как пятна или мелкие искажения, чтобы сделать данные менее "чистыми".

       Преимущества добавления шума к данным:

      1. Предотвращение переобучения:

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0a HBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIy MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgARCAhhBdwDASIA AhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAAECAwQFBgf/xAAZAQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAA AQIDBAX/2gAMAwEAAhADEAAAAfAgWAAAAAAmCaBoGAAAmmJgAAAACGAAAJgAAmAIBgAAJggIAKYA gBpggBgCAAAAAaBgCGgAAAAAAAAABpoAAABpiAGmgAgAoBiABoBpiAGmgaAaYAAmgAAGIAaYIaGA CAYAgAABpgAMEgAoAAAAAAAAAAAAAAAACYAAAAAAAAAAAAACAGAAAAAAJpgb/SHjNHq80c/RmznS OWHUOYjqHLK6hyyOocsrqLmEdQ5ZXUOWHUOWR1Dlh1Dlh1FzA6hyw6hyyuocxHTOYR0zmB1DlldM 5hHUOWHUOWHUOWHTOYHTfLDpvlh03yw6hzFXUOYjpnMI6ZzA6ZzA6ZzA6ZzA6b5YdRcwOmcwOmcw Om+WzpPlh1DmKumcwjpnMDpvlh1FzA6ZzA6b5YdM5gdRcwOmcwOm+WHUOYV0zlh1Dls6ZyyOocsO ocsOocsOocxHTfLDqHMVdM5hHTOYzpnMR1DmKuouYHUOWzpnLDqHLDqHLDqHLZ0zmI6hyyOocsrq HMR1Dlh1Dlh1Dlh1DmI34p7jz8fYzPFno/OiAAAAAAEwATAAAADsHO9c/Gx6XzESgABAwAAAAAAA AAAAAAAE0MTBMEAMAAATBAAAMTExDAAQMAAAAAAAAAENANADAAABADAEAAASjIQAJggYgBgCAGAA AgYgAAGAAAAAAAAAAAAMQIYAIAACSYIAAAAAATQwAABpiBDAAAAAAAAAYgAAAA6fpPEB3uD3+oeM GgQDEAwBNADBHSNXRn5CBMoEwABNA0wAAAAATAEwTQxME0MATTAEAMAAAAAQAAA0wTQwZFgAAAAA AAADQAmCGgaYAAAIAYAgAAG0xAANCaYgBgCAGAAAACAGmA0xAAANNADEAAAMBADTiAAADaAaAAAA AATQwAAAaBAMAAAAAAAAYgAAAAAADdhR7nxGz0x4sYCGCaGKRFiJe4wcOMKAYnQmgaYCBiYDQAAA AAJgJgmAJoYAmAAADECGACYCaAAGmAApRYDQJgAIAK00gF60DBAAAAAAAACaGJiGhpobjIQA00Jp iBgAJpgmAAAAhgAA00RfURBqIAaYgAAGCAGJNAMEDExiGgAAAAAAAAAYRaBgAAAAAAAAxAAAAIYm AAIA7/AZ3eD7jxImIQAMRIXdOv4rsciEBQ0DTBADTBDQ2mIAAAAAAAAAAd6ZwFBoAAaATQwYiURN AMQwAlEJRaGAIAYCIYCGK2oWSTEAAAADTBAAAJgCaAaBpgAAAhgmAACYAAAAAAADQDTSytANSItS VDSIBWAgmluqlFEmKAgYhtMQAAANA0A0xAAxAJgAAAACkgAQ2IE0MAE0DAEwEwTEdLqea9qeKTQD QxMXs/GeyPHKURoBiYAAmAAAAADjJIA1QAAAAAAWVgAwQAAAAKSFfSHT5rigmlaaGAAA00DTLIp2 QaJXfQ0ixkQajUkgAoAAANMQAAAAAAAA1IQ0gmgAUAAAAAAAGIAAAABggmglGQtWWVJCg055kABN McWlABAwTBpoAABiAAAaAAYJoAAAAAEwGAgkJNAAAIGAAACGCAJB67yHdOLDq8oTTE0w9h4/155A UiI0A0MTAAAAAAAGmJoQGlAAAAAGgY4gNAAAA00ggVuLGgATAGIAaaQaakoysiBKAkbnGogQWV3m dgCdpUDVDEQCiAAAAAAGmACOLQAKAAAAAwEAYkxUTklTAnG6sgBQ2CU4ABBIVICE1ISBQABMTUgQ CaYNAAA0xSjJIsFQAAAAAAAwTQMSACgAAAAAIGmCCGxWLdh0r2vOeo8uDAE0P1/kPXnj2gkmhNMA ABiGgAAAARJAAMQAAAAAAxNBDVAAANNAmCaBtMQANMQCDUiMoyFKLBSjTTUWQFTTQaM4MRDsqYhA 2mICkBKFolQCgCDUhAUDUIBQAB6LMw1DABiAETspKAIvqRSAJiBCkRAicZQppoUoyiICgAAhsQJo GAADTQ0xGgHFpQAAAAAAGAhSBAAAAAAA0AAJoGpBFgtObSd/y/qPMDQAAL2HkPXnkAAaBDQwAAGJ iAAAEwBMBoAAAAAAAYkGICUVGMa0zTCAomAAAAAANISTIyRTJIcLIonGSptpGMoq00NMFNTK3JkW wipNKk1LeqikNQAA0xgUJqEAAA9WV0gIc42VBjSMbArJi1kkAAmmMJpXJMi1KVwnChMENCAlaaAA aBABQAAAYCknZFqURAUAAAAAaBoEBxViYAAJg0DQAAIGA4jAFoz6D0HmPT+YAAAA9f5D18eQAoAA TAAAAAAaAAAQ0wYOyIOUTETTVDRJNICkCUqTTLZ0ogBKAA0xAAAMBFZC4g77LMinEcZKyDHK3F0o TjKJg5RkjYCEhuDUlCxKQJQAE0AAxMBlICEADTBpiAJyi7BwCZFjaYoyRABUwJSSsanXBOMhwkEb Z7DmQ0UEAJpppBpiAABQAGpApRscWQxFCCUABoAGCaBqSKLFAQwBNSBNAAAIGACYABfn0HoPMen8 wAMQxF6/yHr18gAAAmIYAAAAAAAAAAASiwHFJJoQ0rQEhCAJWxWDEOMow0CgAADTQNMBpDRRea76 rTn13U6ykxa5RlKwVjjOEANYtML6OynFNGdSUZCtrtShSjK00AAKSAAGnSAEDhNoGnSBxYmrFGUV ADXn63ISMoyWLUiLAnFlkoThCnCY5RmmzTRbNY8O7DZCSlLFAo0wQAAAA2nYmmRknCExDSgAAAxo RYrTigAoACaG0AAAAIYIAYACDRn0R6Hy/qPMUDgSIyRev8h69fICYAAmCAGAAAAAAAmAAADE0HGV JMhA1cZRRgADoRIipRgAUAAAAA СКАЧАТЬ