2.5 数据增强技术

文档摘要

2.5 数据增强技术 2.5 数据增强技术在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，数据量的大小和多样性对模型性能有着至关重要的影响。然而，获取海量且高质量的标注数据往往成本高昂且耗时。数据增强（Data Augmentation）技术应运而生，它通过对现有数据进行一系列变换，生成新的、但仍然具有相同标签的数据，从而有效地扩充训练数据集，提高模型的泛化能力，减少过拟合。 2.5.1 数据增强的原理与重要性数据增强的本质是引入数据的多样性，使得模型在训练过程中能够接触到更多不同形态的输入，从而学习到更鲁棒的特征表示。例如，一张猫的图片，无论它被旋转、翻转、裁剪，甚至添加一些噪声，它依然是一只猫。