test-time-augmentation
추론 시점에 입력 데이터의 여러 증강 버전을 만들어 각각 예측한 뒤 그 결과를 평균 내어 성능을 높이는 기법이다. 모델을 재학습하지 않고도 정확도를 개선할 수 있다.
Albumentations 개발자가 공개하는 이미지 증강의 두 가지 핵심 전략
데이터 부족과 과적합 해결의 열쇠, 데이터 증강 기법 총정리