: 오버피팅을 피하고 모델의 일반화 성능을 개선하는 방법

• 데이터 증강 기법은 데이터의 핵심 특징을 간직한 채 노이즈를 더하여 데이터셋을 확장하는 방법 → 노이즈에 더 강인한 모델을 만들기 위함

1. 이미지 증강 기법

1. 소금과 후추 노이즈 추가

• 소금과 후추처럼 하얀 것들을 임의로 흩뿌림
• 노이즈 추가 과정에 불필요한 특징들이 노이즈에 의해 제거되거나 변형될 수 있음
• 위 2번째 특성으로 인해 모델의 일반화 성능이 높아질 수 있음

2. 회전과 이동, 뒤집기

• 좌우, 위아래로 뒤집어서 데이터를 늘리기
• 단, 원본 데이터를 손상시키지 않는 선에서(Ex. 숫자 2는 뒤집으면 아무 의미 없음)
• 회전과 이동도 데이터의 주요 특징을 손상시키지 않는 범위 내에서 수행할 수 있음

3. 생성 모델을 활용한 데이터 증강