¿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 rendimiento. El aumento de datos se hace al conjunto de entrenamiento mediante la generación de variaciones de cada muestra original; en el caso de las imágenes, se pueden realizar rotaciones, cambios en el color e iluminación, entre otros.  La idea es cuando se esté en tiempo de inferencia, a las muestras de prueba se le hacen estas variaciones para tener más predicciones de cada una. Se puede sacar la media o moda de todas las predicciones y de esta forma se tiende a mejorar las métricas del modelo.
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