RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, RandomContrast 등. 학습 시 매 epoch *다른 변형 본*을 모델이 봐 → overfitting ↓ + 일반화 ↑. training=True 일 때만 적용 — eval 시 자동 꺼짐.
aggressiveness 튜닝: 약하게 시작 (rotation 5도, zoom 0.05), validation 좋아지면 강하게. 너무 강하면 underfitting — train accuracy 도 같이 떨어짐. 데이터 별로 적정량 다름.
백엔드 노트:
⚙️ Backend Note
Code
# Built-in Keras augmentation layers
data_augmentation = keras.Sequential([
layers.RandomFlip("horizontal"),
layers.RandomRotation(0.1), # ±10% of full rotation
layers.RandomZoom(0.1), # ±10% zoom
layers.RandomContrast(0.1), # ±10% contrast
])
# Applied only during training (training=True)
# At inference time, augmentation is a no-op
CIFAR-10 을 3 augmentation 레벨 (none / mild flip+rotation 0.1 / heavy flip+rotation 0.3+zoom 0.2+contrast 0.3) 로 학습. training/validation curve 한 차트에. sweet spot 식별.
Progress
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