Qu'est-ce que l'augmentation en temps de test (TTA) ?

L’augmentation en temps de test (TTA) est une technique utilisée en vision par ordinateur et apprentissage automatique, où lors de l’inférence (test), différentes augmentations sont appliquées aux données d’entrée (par exemple, rotations, réflexions, mise à l’échelle). Le modèle fait des prédictions pour chaque variante transformée, puis les résultats sont combinés (par exemple, en faisant la moyenne) pour obtenir une sortie plus stable et précise.

TTA aide à améliorer la qualité des prédictions en tenant compte des variations des données que le modèle pourrait ne pas avoir entièrement capturées lors de l’entraînement.

Exemple : pour une image, plusieurs rotations et réflexions sont appliquées, des prédictions sont faites pour chacune, puis les probabilités des classes sont moyennées.