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2値分類をクラス分類問題として解くモデルに使用するデータの水増しの手法についての手法について質問です。

ノイズを乗せる、回転処理を加える、といった方法は思いついたのですが、どちらがCNNモデルとって有用でしょうか？

また、もしこの手法のほうが優秀だよ！など有りましたら、是非とも御教授いただけるとうれしいです。

【追記】  
データは全て画像データです
CC BY-SA 4.0
2018-09-04T12:53:53.207
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2018-09-07T13:08:18.467
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question
python 深層学習
CNNモデルの訓練に使用するデータの水増し手法について
[こんな感じ](https://www.bing.com/search?q=%E7%94%BB%E5%83%8F%20%E6%B0%B4%E5%A2%97%E3%81%97&form=EDGEAR&qs=PF&cvid=9922534028374ec7b7f7b7f200228813&cc=JP&setlang=ja-
JP&PC=NMTS)で。「どちらが」ではなく、「どちらも」やってください。

必要なことは、実際に使う現場に行って、実際の画像を見ることです。私のケースでは、現場の環境光による影響が大きく、覆いをしてできるだけ影響を取り除きました。
CC BY-SA 4.0
2018-09-06T12:54:05.730
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answer