Расширение данных во время тестирования (короткий TTA) – это стратегия, которая может повысить производительность модели глубокого обучения за счет применения дополнения во время вывода. Вывод выполняется на нескольких измененных версиях одного и того же изображения, и прогнозы затем агрегируются для получения более высокой общей точности. В отличие от аугментации данных во время обучения , нам не нужно вносить какие-либо изменения в модель, поэтому ее можно применить к уже обученной..