Bonjour,
en statistiques inférentielles, il arrive qu'on augmente un jeu de données par "boostrap", ce qui revient à ré-échantillonner les données d'entrée à la manière d'un tirage avec remise. Est-ce qu'une telle approche est envisageable pour augmenter les données lors de l'apprentissage d'un réseau au sein d'une même epoch ? C'est-à-dire utiliser des batches d'apprentissage aléatoires avec possibilité de trouver une même donnée dans plusieurs batches, et/ou plusieurs fois la même donnée dans un même batch ?
