오늘의 대화: 소수 + 이미지 오그먼테이션

질문:

- 딥러닝용 이미지데이타 오그먼테이션에서
소수(프라임 넘버)를 이용하는 신기술 같은건 없나?

AI:

- 흥미로운 질문이네요. 현재까지 딥러닝 이미지 증강(augmentation)에서 소수를 직접적으로 활용하는 기법은 일반적이지 않습니다만, 몇 가지 관련된 아이디어를 생각해볼 수 있습니다:

1. 회전 각도 선택에서의 활용 가능성:
- 소수를 기반으로 한 회전 각도를 사용하면 반복되는 패턴을 줄일 수 있을 것 같습니다
- 예: 7°, 11°, 13° 등의 회전으로 더 다양한 각도의 데이터 생성

2. 스케일링 팩터로의 응용:
- 소수를 이용한 비균일 스케일링으로 더 자연스러운 변형 가능
- 예: 1.03, 1.07 등의 소수 기반 스케일링

3. 노이즈 생성에서의 활용:
- 소수 기반의 시드값을 사용한 노이즈 패턴 생성
- 예측하기 어려운 패턴을 만들어 오버피팅 방지에 도움될 수 있음

이러한 접근이 실제로 효과가 있는지는 실험적 검증이 필요할 것 같습니다. 소수의 특성을 이용한 이미지 증강 기법은 새로운 연구 주제가 될 수 있을 것 같네요. 혹시 이 분야에 대해 연구하고 계신가요?