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。 会员。《5.2 数据增强 (Data Augmentation)》收录于灏天文库文集《生成对抗网络 (GAN) 原理与应用》，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。文档编号22398。

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