1. Data augmentation 1.1 Learning representation of dataset Neural Networks는 컴퓨터가 이해 할 수 있는 형태로 데이터를 압축하는 모델이다. 데이터를 골고루 잘 받아들이고 있는 것이 가장 좋은 형태이다. 하지만 실제 세상에 존재하는 데이터는 대부분이 편향되어 있다. 때문에 우리가 사용하는 데이터는 real data중 일부분만을 sampling한 데이터 이다. 만약 트레이닝 데이터가 bright images로만 구성되었다고 해보자. 이럴 경우 아래와 같이 어두운 이미지를 주게 되면 모델은 혼란을 겪게 된다. 이는 데이터 셋이 진짜 real data를 충분히 반영하지 못했기 때문에 발생한 문제이다. 이런 샘플 데이터와 real data사이의 gap을..
