Augmentationは学習データを加工したものを学習データに加えることで数を増やすというもの。画像を反転や回転させても元々のものと同じだと認識されるべきだとしたら妥当だ。裏を返せばそのような違いがあっても同じものであることをモデルに学習させることができる。Augmentationで行われる加工をTensorFlowやnumpyの関数でおなじみLennaの画像に行う。必要なパッケージと画像をimportする。Notebooksで実行する。"r")Flippingflip_left_right()random_flip_left_right()flip_up_down()random_flip_up_down()左右と上下の反転。randomは1/2で反転する。flipv])plt.imshow(np.hstack(results))Rotatingrot90()反時計周りに90度回転させる。sess.run([rot90])plt.imshow(np.hstack(results))Croppingcentral_crop()crop_to_bounding_box()random_crop()中央と一部分の切り取り。sess.run(ops)plt.imshow(np.hstack(results))Cutout以下の論文にあるランダムな正方形の領域をマスキングすることで、画像の一部分だけではなくなるべく全体のコンテキストを使わせる手法。random_cutout(np.array(im))plt.imshow(result)。