5.2 数据增强 (Data Augmentation)
文档摘要
5.2 数据增强 (Data Augmentation) 5.2 数据增强 (Data Augmentation) 在深度学习领域，数据增强是一种常用的技术，旨在通过对现有数据进行变换，生成新的、具有多样性的训练样本，从而扩大数据集规模，提升模型的泛化能力和鲁棒性。当训练数据有限或分布不平衡时，数据增强尤为重要。传统的图像数据增强方法包括旋转、缩放、平移、翻转、裁剪、颜色抖动等。然而，这些方法往往依赖于人为经验，且难以生成高质量的新样本。生成对抗网络 (GANs) 的出现为数据增强提供了新的思路，它能够学习数据的潜在分布，并生成逼真的合成数据，从而有效地扩展训练集。 5.2.
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