Разнообразие исходных данных при обучении нейронной сети важно по нескольким причинам:

• Улучшение способности к обучению. 2 Если данные слишком однообразны или монотонны, модель может стать склонной к генерации однотипных результатов. 2 Разнообразие данных позволяет модели обучаться различным шаблонам и особенностям. 2
• Повышение обобщающей способности. 23 Например, если нужно обучить нейросеть распознавать изображения кошек и собак, то важно собрать изображения разных классов, сделанные при разных условиях освещения, с разными фонами и углами съёмки. 3 Это поможет модели лучше обобщать информацию и работать в реальных условиях. 3
• Снижение риска переобучения. 2 Для увеличения разнообразия данных используют методику аугментации, которая заключается в дополнении исходных данных путём применения различных преобразований или искажений к существующим образцам данных. 2

Таким образом, разнообразие исходных данных — важный фактор успешного обучения нейронной сети. 23