Полный текст
Искусственный дефицит: как «плохие» данные спасают нейросетиТема аугментации кажется базовой, но именно на ней всё ещё ломаются проекты. Нехватка вариативности выборки неизбежно ведёт к переобучению: модель узнаёт объект, смотрящий влево, но пасует перед тем же контуром, повёрнутым вправо.Создание устойчивого алгоритма требует не стерильных условий, а контролируемого хаоса. Инверсия и шум заставляют систему искать инвариантные признаки. Разберём приёмы подготовки данных и проследим за изменением точности классификации.