Увеличение данных для плотного соответствия?

Question

Я строю набор данных с помощью программного обеспечения САПР для плотного соответствия задаче в компьютерном зрении. Я тренировался на этих данных, но получил серьезное переоснащение. Затем я использовал увеличение данных, в то время как потери на проверочном наборе не уменьшились. Я даже постепенно увеличиваю степень увеличения данных во время обучения, другими словами, сначала почти нет увеличения данных, и степень увеличения продолжала медленно увеличиваться во время обучения, но все же было трудно уменьшить потерю проверки. Значит ли это, что мне нужна модель с большей вместимостью?

Answer 1

Грубо говоря, это означает, что весьма вероятно, что увеличение данных бесполезно. Другими словами, в вашем дополнении нет новой информации, которую нейронная сеть должна изучить. Увеличение емкости вашей глубокой сети приведет к более серьезному переоснащению. Я предлагаю

1. задуматься над тем, как вы увеличиваете свои данные (другая стратегия)
2. попытаться получить больше данных. Попробуйте добавить отсев и L2-регуляризацию для подавления переоснащения.