Data augmentation 개요딥러닝 모델의 성능을 개선하기 위한 방법으로 학습 데이터의 추가, 네트워크 변경, 전처리 방안 변경 등 여러 방법이 존재하며 각각의 방법마다의 장단점이 존재합니다. 여러 성능 개선 방법들 중 학습 데이터를 추가하는 방식이 가장 확실하게 성능을 개선할 수 있는 방법이지만 좋은 품질을 갖는 데이터를 구축하기 위해선 많은 시간과 비용이 필요합니다. 더불어 추가적인 학습 데이터를 수집하는 것이 제한된 의료와 같은 도메인들에선 더욱 어려우며, 이는 잘 일반화된 학습 모델을 구축하기 위한 난이도가 더욱 높음을 의미합니다. 이러한 문제점을 완벽하게 해결할 순 없지만, 이러한 상황을 타개하는 방법 중 하나로 데이터 증강 방법이 존재합니다. 이번 포스트에선 데이터 증강에 대한 개념, ..
