Data Augmentation / Tăng cường Dữ liệu

📖 Data Augmentation

Definition (English):

Data augmentation is a technique used to increase the diversity and amount of training data without actually collecting new data. For images, techniques include rotation, flipping, cropping, color jittering, and mixup. For text, methods include back-translation, synonym replacement, and LLM-based paraphrasing. Data augmentation helps prevent overfitting and improves model generalization.

📖 Tăng cường Dữ liệu

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Tăng cường dữ liệu là kỹ thuật được sử dụng để tăng sự đa dạng và lượng dữ liệu huấn luyện mà không thực sự thu thập dữ liệu mới. Đối với hình ảnh, các kỹ thuật bao gồm xoay, lật, cắt, dao động màu sắc và mixup. Đối với văn bản, các phương pháp bao gồm dịch ngược, thay thế đồng nghĩa và paraphrase dựa trên LLM. Tăng cường dữ liệu giúp ngăn quá khớp và cải thiện khả năng khái quát hóa mô hình.

📂 Phân loại: Data+