실험 목적

• Task1에서 만들었던 모델에 사용된 데이터의 정상:병증 비율이 맞지 않는 관계로 정확도의 신빙성이 떨어져 이를 보완하기 위해 이미지 증강을 시도한 후 다시 수행

실험 방법

• cv2를 사용하여 이미지를 변형해 증강
• 좌우반전, 회전, 노이즈+RGB convert 사용

실험결과

• 데이터 증강 결과 train 데이터셋에서 정상 2749개, 황반변성 1853개 / test 데이터셋에서 정상1829개, 황반변성 1030개로 각각 2:1 비율로 증강시켰다. (train : test = 4602 : 2859)
• 그 결과 acc : 94% , loss : 27% 정도의 수치를 보였고, 학습 곡선은 다음과 같았다.

• 다행히 overfitting은 일어나지 않았고 적당히 우상향하는 그래프를 보여준다.
• 비율이 1:1 이 아니라는 점과 이미지 변형시, RGB 색을 convert 시켜 붉은색의 이미지를 파란색의 이미지로 바꾼 것이 이번 실험에서 어떤 영향을 주는지, 잘못된 실험 과정은 아니였는지가 궁금했다.