Random Erasing：數據加強之隨機擦除

數據加強能夠擴充樣本、防止過擬合、提升模型魯棒性，實乃一道美味的餐前小菜。常見的方法有：Random flipping、DropOut、Random Cropping、Batch Normallization等。git 近日讀了一篇使用隨機擦除進行數據加強的方法——《Random Erasing Data Augmentation》，遂總結並記錄在此篇博客中，以做備忘。有興趣的朋友能夠點擊文章連接

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