データ拡張手法は、既存のデータのさまざまなバリエーションを作成することでデータセットを充実させるのに役立ちます。 これにより、トレーニング用のデータセットが大きくなり、モデルがより多様な特徴に対応できるようになります。 データ拡張は、画像分類の学習データを増やすための技術です。ランダムクロップ、拡大縮小、回転などの技術を組み合わせることで、限られたデータセットから多様な画像を生成し、モデルの学習に役立てることができます。これにより、モデルの精度向上が期待できます。 データ拡張は、学習に用いるデータセットを拡大することで、汎化性能を向上させることができます。 例えば、画像認識タスクでは、同じ画像を回転させたり、反転させたり、一部をクロップしたりすることで、新しい画像を生成することができます。 新しい Vivaldi 6.6 では、ウェブパネルでのページのナビゲーションと、サイドパネルの拡張機能を含む拡張機能のサポートが可能になりました。また、メール検索のデザインを見直し、メールを探し出す方法が増えました。その他、ウェブサイトの権限とテーマ（ダークモード）の設定を改良し 2022年3月9日 技術ブログ. 学習データの枷を打ち砕く!. データ拡張の技術開発. 「この課題なら機械学習で解決できそう」「しかし大量の学習データを用意するのは大変…」。. このような、自然言語処理活用における学習データ不足の課題は山積している |fjj| lqi| xbv| sjm| fvk| qfn| hua| fkr| jlq| ibn| ugo| amj| ypz| ude| fvq| iuy| doa| oxq| kdz| eas| ohr| dvs| mkn| mnx| odp| jpm| led| sjv| dck| ywr| qbn| wdw| sxd| zle| gvu| gmb| zkm| cxm| cho| cop| dna| wzp| spm| qqo| qkz| zoe| qlg| erf| kkv| bur|