Posted by 데이터 보강(Data Augmentation) 이란?
기존 데이터 세트를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로 실질적인 데이터 세트의 규모를 키울 수 있는 방법이다.
이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상 시킬 수 있다.
보통 모델이 학습할 수 있는 데이터의 양이 제한되어 있는 경우, 데이터 증강을 사용하여 데이터 세트의 크기를 늘릴 수 있다. 또한, 데이터 증강은 모델이 일부 변형된 입력에 대해서도 잘 작동할 수 있도록 한다.
데이터 증강 기술에는 다양한 종류가 있으며, 주로 사용하는 대표적인 예로는 다음과 같다.
- 이미지 회전 (Image Rotation) – 이미지를 회전 시켜 새로운 이미지를 생성한다. 이미지 내 객체의 방향이나 배경의 방향 등을 다양하게 만들 수 있다.
- 이미지 대칭 (Image Flipping) – 이미지를 대칭 시켜 새로운 이미지를 생성한다. 이미지 내 객체의 위치를 다양하게 만들 수 있다.
- 이미지 이동 (Image Translation) – 이미지를 이동 시켜 새로운 이미지를 생성한다. 객체의 위치나 배경의 위치를 다양하게 만들 수 있다.
- 이미지 확대/축소 (Image Scaling) – 이미지의 크기를 조정하여 새로운 이미지를 생성한다. 객체의 크기나 거리 등을 다양하게 만들 수 있다.
- 이미지 밝기 조절 (Image Brightness Adjustment) – 이미지의 밝기를 조정하여 새로운 이미지를 생성한다. 이미지 내 객체의 명암 대비나 배경의 조도 등을 다양하게 만들 수 있다.
- 이미지 변형 (Image Distortion) – 이미지를 왜곡 시켜 새로운 이미지를 생성한다. 객체의 형태나 배경의 왜곡 등을 다양하게 만들 수 있다.
이러한 데이터 증강 기술은 다양한 분야에서 활용된다. 예를 들면, 이미지 분류나 객체 검출 등의 컴퓨터 비전 분야에서 많이 사용되며, 자연어 처리 분야에서는 문장 내 단어의 순서를 바꾸거나 단어를 대치하는 등의 데이터 증강 기술이 사용된다.
데이터 증강은 모델의 성능을 향상 시키는 데 중요한 역할을 하지만 적절한 증강 방법을 선택하는 것이 중요하다. 적절한 증강 방법을 선택하지 않으면 모델의 성능을 저하 시킬 수도 있다. 특히, 이미지 회전을 사용할 때, 회전한 이미지에서 객체가 잘리거나 왜곡되는 경우가 있으며, 이러한 경우에는 이미지 회전을 적용할 것인지 판단이 필요하다.
또한, 데이터 증강을 사용할 때는 모델의 학습 과정에서 적용되어야 한다. 즉, 데이터 증강은 학습 데이터 세트에만 적용되어야 하고, 검증 데이터 세트나 테스트 데이터 세트에는 적용되지 않는 것이 일반적이다. 모델의 일반화 성능이 저하될 수 있기 때문이다.
마지막으로, 데이터 증강은 컴퓨팅 자원을 많이 소비하기 때문에, 적절한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 대용량 데이터 세트에서 데이터 증강을 수행하는 경우, 많은 시간과 자원이 소비될 수 있다.
데이터 증강은 모델의 성능을 향상 시키는 데 매우 중요한 역할을 하며, 적절한 증강 방법을 선택하고, 모델의 학습과 검증 과정에서 적용하여야 한다.