Datenaugmentation: Technik zur künstlichen Erweiterung des Trainingsdatensatzes durch Modifikation irrelevanter Eingabeeigenschaften. Ziel ist es, die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen, ohne neue Daten sammeln zu müssen, und dadurch die Robustheit des Modells zu verbessern.
Translation Invariance: Eigenschaft eines Modells, gegenüber Verschiebungen in den Eingabedaten robust zu sein. Das bedeutet, dass das Modell unabhängig davon, ob ein Objekt verschoben, gedreht oder skaliert wird, die gleiche Vorhersage trifft.
irrelevante Eingabeeigenschaften: Merkmale der Eingabedaten, die für die Zielvorhersage nicht entscheidend sind. Diese Eigenschaften können verändert werden, ohne die eigentliche Aussage der Daten zu beeinflussen, und werden bei der Modellbildung oft als Störfaktoren betrachtet.
1. Was ist Datenaugmentation?
2. Was ist die Ursache dafür, dass Dropout die Generalisierungsfähigkeit eines neuronalen Netzwerks verbessert?
3. Welches Jahr ist in der Kursübersicht als Veröffentlichungsjahr für den ursprünglichen Artikel zur Batch Normalization genannt?
Datenaugmentation — Ziel?
Vielfalt der Trainingsdaten erhöhen
Dropout — Zweck?
Overfitting verhindern, Robustheit steigern
Batch Normalization — Funktion?
Zwischenausgaben standardisieren, Training stabilisieren
Tiefe Netzwerke — Vorteil?
Komplexe Funktionen modellieren
Transferlernen — Bedeutung?
Vortrainiertes Modell für neue Aufgabe nutzen
Lernratenplan — Zweck?
Lernrate systematisch anpassen
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