有限數據量如何最大化提升模型效果？百度工程師構建數據增強服務

在AI模型開發的過程中，許多開發者被不夠充足的訓練數據擋住了提升模型效果的腳步，一個擁有出色效果的深度學習模型，支撐它的通常是一個龐大的標註數據集。因此，提升模型的效果的通用方法是增加數據的數量和多樣性。但在實踐中，收集數目龐大的高質量數據並不容易，在某些特定領域與應用場景甚至難以獲取大量數據。那麼如何能在有限數據的情況下提升模型的效果呢？ 隨着深度學習的發展，數據增強技術可以協助開發者解決這一問

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