data augmentation

Mixup의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 실제 성능에 대한 실험 결과를 파이토치 코드와 함께 상세하게 알아봅니다. Mixup의 근본적인 의의를 이해하고, 머신러닝 프로젝트에 어떻게 효과적으로 적용할 수 있는지 알아봅니다.

Manifold Mixup의 기본 개념부터 구현, 실험 결과, 장단점, 그리고 의의까지 상세히 탐구합니다. 기존 Mixup 방식의 한계를 극복하고 모델의 일반화 성능을 향상시키는 Manifold Mixup의 실질적인 효과를 확인해봅니다.

CutMix는 이미지 분류에서의 데이터 증강 기법 중 하나로, Mixup과 Cutout의 한계를 극복하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 이 글에서는 CutMix의 원리, 장단점, 그리고 그 의의에 대해 자세히 알아봅니다.

AugMix의 원리와 효과를 탐구하는 글입니다. Mixup, CutMix와 같은 기존 데이터 증강 방법의 한계를 극복하며, 딥러닝 모델의 강인성과 성능을 향상시키는 AugMix의 독특한 접근 방식을 소개합니다.

DeepAugment의 핵심 원리와 방법론을 탐험하세요. 기존 데이터 증강 방법의 한계와 DeepAugment의 독특한 접근 방식을 통해 모델의 robustness를 향상시키는 방법을 소개합니다.