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¿Qué es Test-time Augmentation?<end_of_turn>
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Die Datenerweiterung beim Testen ist eine Technik, die neuronalen Netzen hilft, ihre Vorhersage zu verbessern: Die Datenerweiterung erfolgt am Trainingsdatensatz, wodurch Variationen der Originaldaten vorgenommen werden, bei Bildern werden unter anderem Drehungen vorgenommen, Farbänderungen, Beleuchtung. Die Idee besteht darin, dass diese Variationen in der Inferenzzeit am Testbild vorgenommen werden, um mehr Vorhersagen für dasselbe Bild zu erhalten. Sie können den Durchschnitt aller Vorhersagen heranziehen und die Modellmetriken verbessern<end_of_turn><eos>