針對CNN的一種新的數據增強方式：RICAP

本文針對日本神戶大學發表在ACML2018的一篇論文《RICAP: Random Image Cropping and Patching Data Augmentation for Deep CNNs》進行解讀。 Motivations CNN在不同領域都取得了令人振奮的成績，主要原因在於CNN中的大量參數能夠擬合各種各樣的數據分佈。然而過多的參數，相比較而言較小的數據會導致一定程度的過擬合現象。

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