data-augmentation
훈련 데이터에 무작위 변형을 가하여 데이터의 양을 가상으로 늘리는 기법이다. 모델이 다양한 변이에 노출되게 함으로써 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킨다. 훈련 시에만 적용되므로 훈련 데이터의 학습 난이도를 높이는 결과를 초래한다.
훈련 데이터에 무작위 변형을 가하여 데이터의 양을 가상으로 늘리는 기법이다. 모델이 다양한 변이에 노출되게 함으로써 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킨다. 훈련 시에만 적용되므로 훈련 데이터의 학습 난이도를 높이는 결과를 초래한다.