2.4 数据预处理与增强

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2.4 数据预处理与增强 2.4 数据预处理与增强在使用 TensorFlow 进行机器学习或深度学习任务时，数据预处理和增强是至关重要的步骤。它们可以显著提高模型的性能、泛化能力和训练稳定性。 API 提供了一套强大的工具，用于构建高效且灵活的数据处理流水线。 2.4.1 数据预处理的重要性数据预处理涉及一系列转换，旨在将原始数据转换为更适合模型训练的形式。常见的数据预处理操作包括：标准化/归一化：缩放数据，使其具有零均值和单位方差，或者将其缩放到一个特定的范围内（例如 [0, 1]）。数据类型转换：将数据转换为模型所需的特定数据类型（例如）。缺失值处理：填充或删除缺失的数据。特征工程：创建新的特征，以帮助模型更好地理解数据。数据清洗：移除异常值或错误的数据。