深度學習中的數據增強

關於計算機視覺領域數據增強的一些常用的方法 爲什麼需要數據增強 ： 一般而言，比較成功的神經網絡需要大量的參數，許許多多的神經網路的參數都是數以百萬計，而使得這些參數可以正確工作則需要大量的數據進行訓練，而實際情況中數據並沒有我們想象中的那麼多 數據增強的作用 ： 增加訓練的數據量，提高模型的泛化能力 增加噪聲數據，提升模型的魯棒性 如何獲得大量的數據 ： 一種方法是獲得新的數據，這種方法比較麻煩

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