Я сделал эксперименты с аугментацией данных при обучении нейронных сетей и пришел к выводу, что лучшее время для применения аугментации ⎯ перед обучением нейронной сети.
Когда мы применяем аугментацию перед обучением, мы создаем новые варианты данных, добавляя различные изменения, такие как повороты, сдвиги, масштабирование и изменение яркости. Это помогает расширить набор данных и улучшить обобщающую способность модели.
Однако, если мы применяем аугментацию во время или после обучения, мы можем искажать или испортить уже изученные паттерны данных, что может привести к плохим результатам.
Также, я рекомендую применять аугментацию на выходном слое нейронной сети в некоторых специфических случаях. Например, если мы работаем с изображениями и хотим получить различные варианты классификации для одного изображения. В этом случае, применение аугментации на выходном слое может помочь улучшить точность классификации.
Однако, обычно лучше всего применять аугментацию перед обучением. Таким образом, модель будет обучаться на широком спектре вариантов данных, что позволит ей лучше обобщать и работать с новыми, ранее не видимыми данными.