深度學習之數據增強

數據增強方法是指將數據集的數量增大十倍以上，從而極大化利用小樣本集中的每個樣本，使之也可以訓練得到一個較好的模型。數據增強方法還可以提高模型的魯棒性，防止其易在訓練中出現過擬合的現象。 常用的數據增強方法有： 1.平移（Shift）變換：對原始圖片在圖像平面內以某種方式（預先定義或者隨機方式確定平移的步長、範圍及其方向）進行平移。 2.翻轉（Flip）變換：沿豎直或者水平方向對原始圖片進行翻轉。

>>阅读原文<<