Химерная аугментация данных

🧠 Вот все знают, что набор изображений можно бесплатно расширить, сделав простые преобразования картинки. Например, если зеркально отразить картинку с котиком, то получим того же котика, но для нейронных сетей это будет уже совсем новый котик.

🤨 Однако, часто при аугментациях мыслят в пределах одной картинки, но как вам идея мыслить в пределах одного класса? Ведь так можно же сделать химерного котика!

✅ Удивительно, но в некоторых задачах если правильно настроить обучение, то такая аугментация докидывает в точности. Тонкость только в том, чтоб при обучении модели скор для таких гибридов считался с меньшим весом, относительно картинок без смешивания.

✅✅ Дважды прикольно, что такое работает не только для картинок, но и для текстов и прочего. И плевать, что новых объектов не существует в реальности, важно сделать обобщенную модель, и это техника помогает этого добиться тоже.

P.S. - Надеюсь, вы славно отметили Хэллоуин!