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La acción `augmentImages` en SAS Viya se utiliza para aumentar imágenes creando parches y aplicándoles diversas mutaciones. Esta técnica es fundamental en el aprendizaje profundo para expandir artificialmente el conjunto de datos de entrenamiento, lo que ayuda a mejorar la robustez y el rendimiento del modelo al exponerlo a una mayor variedad de datos de imagen.
Die Aktion `augmentImages` ist ein leistungsstarkes Werkzeug im Computer Vision Toolkit von SAS Viya. Ihr Hauptzweck ist die künstliche Erweiterung eines Bilddatensatzes durch das Erstellen von modifizierten Kopien vorhandener Bilder. Dieser Prozess, bekannt als Datenaugmentation, ist entscheidend für das Training robuster Deep-Learning-Modelle, da er hilft, die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen und Überanpassung (Overfitting) zu reduzieren. Die Aktion funktioniert, indem sie entweder ganze Bilder oder aus ihnen extrahierte Patches (Ausschnitte) nimmt und eine Reihe von Transformationen oder 'Mutationen' darauf anwendet. Zu diesen Mutationen gehören geometrische Änderungen wie Spiegelungen und Drehungen sowie photometrische Änderungen wie Anpassungen von Helligkeit, Kontrast und Farbe. Das Ergebnis ist eine neue Tabelle, die sowohl die ursprünglichen als auch die neu generierten, augmentierten Bilder enthält, bereit zur Verwendung im Modelltraining.
L'action `addLayer` est une composante fondamentale de la construction de modèles de deep learning dans SAS Viya. Elle permet d'ajouter séquentiellement une nouvelle couche (layer) à une architecture de réseau neuronal existante. Chaque couche ajoute une transformation spécifique aux données qui la traversent, permettant au modèle d'apprendre des représentations de plus en plus complexes. Cette action est utilisée de manière itérative pour construire le modèle couche par couche, de la couche d'entrée (Input) à la couche de sortie (Output), en passant par diverses couches cachées (convolution, pooling, récurrentes, etc.).