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# ग्रेस्केल ऑगमेंटेशन

संभाव्यता के आधार पर आपके डेटासेट की कुछ प्रतिशत इमेजों को ग्रेस्केल में बदलें ताकि आपका मॉडल रंग पर कम निर्भर रहे।

अपने डेटासेट के एक उपसमुच्चय पर संभाव्यता के आधार पर ग्रेस्केल लागू करें।

* प्रतिशत: आपके डेटासेट में उन छवियों का प्रतिशत जिन्हें ग्रेस्केल में बदला जाएगा। अधिक मान आपकी अधिक छवियों पर ग्रेस्केल लागू करते हैं।

## उदाहरण

<figure><img src="https://2706998663-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FNVfRxNsvCh4GOyqrjmzX%2Fuploads%2Fgit-blob-2347cf534e5a3427388b281e11477df72becafab%2Fimage%20(16).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>मूल छवि</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2706998663-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FNVfRxNsvCh4GOyqrjmzX%2Fuploads%2Fgit-blob-86607775eed3864d71b7c1727e711262bb4c51d5%2Fimage%20(28).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>ग्रेस्केल ऑग्मेंटेशन लागू किया गया</p></figcaption></figure>

## और जानें

* [मशीन लर्निंग के लिए छवियों में शोर क्यों जोड़ें](https://blog.roboflow.com/why-to-add-noise-to-images-for-machine-learning/)