테스트/유효성 검증에서 데이터 증가가 설정 되었습니까?

Question

교육 및 테스트 세트 또는 교육 데이터 세트 모두에서 데이터를 추가하는 것 (이미지로 구성된 데이터 세트의 경우 무작위 작물 등과 같이 샘플을 프로그래밍 방식으로 추가)이 일반적입니다.

Answer 1

교육 만 수행합니다. 데이터 증가는 훈련 세트의 크기를 증가시키고 더 많은 다른 이미지를 얻기 위해 사용됩니다. 기술적으로, 테스트 세트에서 데이터 증가를 사용하여 모델이 그러한 이미지에서 어떻게 작동하는지 볼 수는 있지만 대개 사람들은하지 않습니다.

Answer 2

데이터 확대는 모델이보다 일반화되고 견고 해 지도록 훈련 세트에서만 수행됩니다. 따라서 테스트 세트를 보강 할 필요가 없습니다.

Answer 3

교육 세트에서만 수행하십시오.

교육 및 테스트 세트를 처음 사용하는 이유는 시스템에서 실제로 발생하는 오류를 추정하기 위해서입니다. 따라서 테스트 세트의 데이터는 가능한 한 실제 데이터에 가깝도록해야합니다.

테스트 세트에서 테스트를 수행하면 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 자릿수를 인식하고 회전하여 보강하고자한다고 가정 해보십시오. 그런 다음 6은 9처럼 보일 수 있습니다.