データ拡張:手元のデータを増やして賢くする
手元のデータを加工して水増しし、モデルを賢くするデータ拡張を学びます。基礎層では、なぜ水増しが役立つのかをつかみます。深掘り層では、Crop・Random Flip・Rotate・Contrast・Brightness といった画像の変形、Cutout・Random Erasing、Mixup・CutMix、RandAugument、noising、そして文章の paraphrasing まで説明できるようになります。
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章のまとめへ- 1Self-Attention の計算のしくみPro
- 2Transformer の構造の特徴Pro
- 3AttentionとはPro
- 4自己注意とマルチヘッド注意Pro
- 5事例からTransformerの利点を判断するPro