Deep Learning の、特に画像分類系のタスクでよく使用される、 Test Time Augmentation (TTA) という Augmentation の手法を友人 (@hattan0523) に聞いたので、実際変わるものかと思ってカジュアルに試してみました。 なんかコンペとかでは必須らしい。 ※ 間違いなどご指摘歓迎です。 Test Time Augmentation (TTA) とは 機械学習、特に Deep Learning では、大きなモデルを学習させるためにたくさんの訓練データが必要になります。 データが増えるほど精度が上がったり、複雑なモデルも学習できるようになることが知られています。 そこで、訓練用データを少し加工し別のデータとしてデータセットに加えることで、学習に使えるデータの量を増やす試みがよく行われており、 Data Augmentation と呼ばれます
