Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Аугментация на основе GAN
Техника использования генеративно-состязательных сетей для синтеза новых реалистичных обучающих выборок из ограниченного набора данных. GAN изучают базовое распределение данных для генерации правдоподобных и разнообразных примеров.
Вариационные автоэнкодеры
Архитектура генеративной нейронной сети, которая изучает сжатое латентное представление данных перед восстановлением или генерацией новых выборок. VAE особенно полезны для создания контролируемых вариаций в пространстве признаков.
Аугментация в пространстве признаков
Техника аугментации, работающая непосредственно в пространстве признаков, а не в пространстве пикселей или исходных данных. Этот подход позволяет создавать семантически согласованные вариации, сохраняя структурные отношения между классами.
Аугментация с помощью состязательных примеров
Техника аугментации, использующая состязательные возмущения для создания устойчивых выборок, которые улучшают сопротивляемость модели к атакам. Этот подход усиливает обобщение, подвергая модель экстремальным, но правдоподобным вариациям.
AutoAugment
Метод машинного обучения, который автоматически оптимизирует политики аугментации данных для максимизации производительности модели на заданном валидационном наборе. Этот подход обнаруживает адаптивные и специфичные для домена стратегии аугментации.
Кросс-доменная аугментация
Стратегия, которая переносит и адаптирует техники аугментации из одного домена в другой для обогащения ограниченных наборов данных. Этот подход использует кросс-доменные знания для создания релевантных вариаций в контекстах с малым количеством данных.