文档摘要

4.4 数据增强：给进料口扩容 本节摘要：数据增强用保持标签不变的随机变换（裁剪、翻转、色彩抖动、随机擦除）把一张图扩成无数张"新图"，等价于向模型灌输"分类依据不该随这些变化而变"的先验。它是性价比最高的正则化：几行管线代码，常换来四到六个百分点的验证精度。本节搭一套 CIFAR-10 标准管线，复盘一次完整的增强实验，并交代 mixup 这类标签混合的进阶打法。 会员。《4.4 数据增强：给进料口扩容》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/449-cnn-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%9F%B3

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