4.1 数据增强（Data Augmentation）

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4.1 数据增强（Data Augmentation）第四章：CNN训练与优化策略 4.1 数据增强（Data Augmentation）在构建高性能的卷积神经网络（CNN）模型进行图像识别任务时，数据的数量和多样性往往是决定模型性能的关键因素之一。然而，在实际应用中，我们通常难以获取到足够庞大且覆盖各种场景变化的数据集。有限的数据量容易导致模型在训练集上表现良好，但在面对未见过的新数据时泛化能力不足，即发生过拟合（Overfitting）。数据增强（Data Augmentation）正是一种旨在解决这一问题的强大技术。它通过对现有训练图像应用一系列随机变换，人工地增加训练数据集的规模和多样性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力，是CNN训练过程中不可或缺的优化策略。 4.1.