Самая важная составляющая машинного обучения – это данные. Насколько бы ни были хороши модель и метод обучения, если обучающая выборка мала или не описывает большую часть случаев реального мира – добиться высокого качества работы будет почти невозможно. При этом сама задача создания обучающих датасетов является отнюдь не простой и не всем подходит, так как помимо долгого и изнурительного аннотирования данных людьми обычно требуется дополнительное финансирование этого процесса.

Аугментация, или генерирование новых данных на основе имеющихся, позволяет довольно просто и дешево решить часть проблем с обучающей выборкой подручными способами. В случае нейронных сетей, распространенным явлением стало встраивать аугментацию непосредственно в процесс обучения, модифицируя данные каждую эпоху. Однако, в очень малом числе статей акцентируется внимание на важности такого подхода и том, какие свойства он привносит в процесс обучения. В этой статье мы разберем, что полезного можно извлечь из аугментации на лету, и насколько критичен выбор преобразований и их параметров в рамках такого подхода.

Аугментация на лету — важный инструмент в обучении нейронных сетей