深度學習中的數據增廣

問題一：爲何須要大量的數據 當訓練機器學習模型的時候，實際上實在調整它的參數，使得能夠跟一個特定的輸入符合。優化的目標是 chase that sweet spot where our model’s loss is low。當前最好的神經網絡擁有的參數量是上百萬的量級。 所以，有這麼多的參數，就須要a proportional amount of examples 來學習這些參數。git 此外，

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