Увеличение данных с помощью torchvision.transforms в pytorch

Question

Я обнаружил, что увеличение данных может быть сделано в PyTorch с помощью torchvision.transforms.Я также читал, что преобразования применяются в каждую эпоху.Поэтому мне интересно, является ли эффект копирования каждой выборки несколько раз и последующего применения к ним случайного преобразования таким же, как при использовании torchvision.transforms для исходного набора данных (уникальных изображений) и просто обучения его в течение более длительного времени (больше эпох),Заранее спасибо.

Answer 1

Это вопрос, на который нужно ответить в широком масштабе.не поймите неправильно, что преобразования TorchVision не увеличивают ваш набор данных.Он применяет случайные или неслучайные преобразования к вашему текущему набору данных во время выполнения.(следовательно, уникален каждый раз и в каждой эпохе).

Эффект копирования нескольких выборок несколько раз и последующего применения к ним случайного преобразования такой же, как при использовании torchvision.transforms для исходного набора данных (уникальных изображений) ипросто тренируй его дольше (больше эпох).

Ответ. Чтобы увеличить набор данных, вы можете скопировать пасту, а также использовать программное обеспечение pyTorch или WEKA.Однако, больше эпох - это совершенно иное понятие.Конечно, чем больше эпох вы используете, тем лучше будет модель (только до тех пор, пока потеря проверки и потеря обучения не пересекаются). Надеюсь, это поможет.