數據加強及預處理

1、數據加強 深層神經網絡通常都須要大量的訓練數據才能得到比較理想的結果。在數據量有限的狀況下，能夠經過數據加強（Data Augmentation）來增長訓練樣本的多樣性， 提升模型魯棒性，避免過擬合。 數據加強的另⼀種解釋是，隨機改變訓練樣本能夠 下降模型對某些屬性的依賴，從而提⾼模型的泛化能⼒ 例如，咱們能夠對圖像進⾏不一樣方式的裁剪，讓物體以 不一樣的⽐例出如今圖像的不一樣位置，這一樣可以

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