¿Qué es Test-time Augmentation?
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El aumento de datos en el testeo, es una técnica que ayuda a las redes neuronales a mejorar su predicción: El aumento de datos se hace al dataset de entrenamiento, haciendo variaciones al dato original, en el caso de las imágenes, se le hacen rotaciones, cambio de color, iluminación, entre otros.  La idea es cuando se esté en tiempo de inferencia, a la imagen de testeo se hacen estas variaciones para tener más predicciones de la misma imagen. Se puede sacar la media de todas las predicciones y hacer mejorar las métricas del modelo 
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