7.2 数据预处理、增强与数据集管理

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7.2 数据预处理、增强与数据集管理 7.2 数据预处理、增强与数据集管理深度学习模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和数量。一个精心策划的数据集，经过恰当的预处理和增强，能够显著提高模型的泛化能力和鲁棒性。本节将深入探讨数据预处理、数据增强以及数据集管理的关键概念和技术。 7.2.1 数据预处理数据预处理是指在将原始数据输入模型之前，对其进行清洗、转换和规范化的过程。其目标是提高数据的质量，使其更适合模型的训练，并减少训练时间和提高模型性能。 1. 数据清洗数据清洗是处理缺失值、异常值和噪声数据的过程。缺失值处理：删除：直接删除包含缺失值的样本或特征。适用于缺失值较少且对整体数据影响不大的情况。填充：使用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值。