⚡️ Как аугментация данных влияет на эффективный размер входа для свёрточной сети

Многие техники аугментации (например, случайные обрезки, масштабирование, добавление паддинга) могут изменять фактический размер входного изображения.

➡️ Например, при случайной обрезке 32×32 до 28×28 нужно убедиться, что свёрточные слои могут работать с таким размером.

Если использовать случайные или меньшие размеры, важно иметь достаточный паддинг или архитектуру, способную обрабатывать разные размеры.

Потенциальная ошибка: случайная обрезка может дать слишком маленький тензор для слоёв с большим страйдом или минимальным размером входа.

😶‍🌫️ В реальных пайплайнах аугментации стоит проверять, чтобы они не приводили к недопустимым размерам.

🐸 Библиотека собеса по Data Science