Ứng dụng thực tế nào phù hợp với Data Augmentation?

Một framework để xây dựng ứng dụng với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Một mô hình ngôn ngữ lớn

Một công cụ phân tích hình ảnh

Một thư viện tăng cường dữ liệu

y₂ = 0.8225

y₂ = −0.8225

y₁ = −1

y₁ = 1

Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có để tăng cường tập huấn luyện

Giảm kích thước dữ liệu

Phân loại dữ liệu

Tính toán gradient

x = [x_i]^T

h = [h_i]^T

c = [c_i]

b= [b₁,....,b_m]

Tăng tính đa dạng của dữ liệu

Giảm kích thước hình ảnh

Loại bỏ nhiễu

Tính toán đặc trưng

Dữ liệu bị biến dạng quá nhiều, làm giảm chất lượng

Tăng chi phí tính toán không cần thiết

Mô hình không hội tụ

Giảm độ chính xác

Huấn luyện một mô hình cho nhiều tác vụ cùng lúc

Huấn luyện nhiều mô hình riêng lẻ

Giảm kích thước dữ liệu

Tăng cường dữ liệu