Noise Injection در دیتا ساینس

اصطلاح Noise Injection در دیتا ساینس به معنای افزودن نویز یا داده‌های تصادفی به داده‌های ورودی یا لایه‌های داخلی مدل در طول فرآیند آموزش است. این تکنیک به عنوان یک روش منظم‌سازی (regularization) استفاده می‌شود تا از بیش‌برازش (overfitting) مدل جلوگیری کند.

کاربردهای Noise Injection:

1. بهبود تعمیم‌پذیری مدل: با افزودن نویز به داده‌های ورودی، مدل مجبور می‌شود الگوهای پیچیده‌تر و متنوع‌تری را یاد بگیرد، که این امر باعث می‌شود مدل در مواجهه با داده‌های جدید و ناشناخته عملکرد بهتری داشته باشد.
2. افزایش مقاومت مدل به نویز واقعی: این تکنیک کمک می‌کند تا مدل در برابر نویز و تغییرات جزئی در داده‌های واقعی مقاوم‌تر شود.

مثال:

فرض کنید در حال آموزش یک شبکه عصبی برای تشخیص تصاویر هستید. با افزودن نویز تصادفی به تصاویر ورودی در طول فرآیند آموزش، مدل یاد می‌گیرد که به ویژگی‌های مهم‌تر و پایدارتر توجه کند و از وابستگی بیش از حد به جزئیات کوچک و نویزهای موجود در داده‌ها جلوگیری کند.