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我有兴趣了解数据增强的重要性(以不同角度旋转、翻转图像)，同时为机器学习问题提供数据集。
是否真的需要？或者无论数据转换有多么不同，使用的 CNN 网络也能处理这个问题？
所以我接受了 2 个类别的分类任务来得出一些结果
这个想法是只训练一个方向的形状(我采用了指向右侧的箭头)并检查具有不同方向的模型(我采用了向下的箭头)，这在训练阶段根本没有给出。
训练中使用的一些样本
测试中使用的一些示例
这是我用于创建 tensorflow 模型的整个数据集。 https://bitbucket.org/akhileshmalviya/samples/src/bab50b85d826?at=master
我想知道我得到的结果，
(i) 除了一些向下的箭头之外，所有其他箭头都被正确预测为箭头。这是否意味着根本不需要数据增强？
(ii) 或者这是我用来理解数据增强重要性的正确用例？
请分享您的想法，我们将不胜感激任何帮助!
最佳答案
数据增强是一个依赖于数据的过程。
一般来说，当您的训练数据很复杂并且样本数量很少时，您就需要它。
神经网络可以轻松学习提取简单的模式，例如弧线或直线，这些模式足以对数据进行分类。
在您的情况下，数据增强几乎没有帮助，网络将学习提取的特征很容易并且彼此之间存在很大差异。
相反，当您必须处理复杂的结构(猫、狗、飞机等)时，您不能依赖边缘、弧线等简单特征。相反，您必须向网络表明您尝试分类的实例具有很高的方差，并且对于同一主题，提取的特征可以通过多种不同的方式进行组合。
想想一只猫:它可以是任何颜色，照片可以在不同的光线条件下拍摄，它的整个 body 可以处于任何位置，照片可以以一定的方向拍摄......为了正确分类如此不同的实例，网络必须学会提取鲁棒的特征，这些特征只有在看到大量不同的输入后才能学习。
就您而言，相反，简单的功能可以完全区分您的输入，因此任何类型的数据增强都可以提供一点帮助。
关于machine-learning - 机器学习是否真的需要数据增强，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44695825/
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