数据增强相关笔记 （个人记录）

为什么需要数据增强：

深度神经网络在许多人物中表现良好，但是这些网络通常需要大量的数据才能避免过度拟合。遗憾的是，许多场景无法获得大量的数据。数据增强技术的存在是为了解决这个问题，防止模型因为数据量不足而产生的过拟合。

什么是过拟合？

通过画出训练误差和测试误差曲线，可以很好判断过拟合问题，如果随着训练的进行，训练误差变小，测试误差却先减小后增大，我们就判断出线了过拟合问题。

如何进行数据增强

1.传统图像处理方法

几何变换 ：翻转 旋转 擦除 添加噪声
颜色变换
随机擦出

2.深度学习处理方法**

神经风格变换
对抗训练
给予GAN的数据增强