【漫话机器学习系列】031.数据增强（Dateset augmentation）

数据增强（Dataset Augmentation）

数据增强是机器学习和深度学习中的一种技术，旨在通过对训练数据集进行变换和扩展，生成更多样化的数据样本，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合风险。数据增强特别适用于深度学习中数据不足的场景，如图像分类、目标检测和自然语言处理等任务。

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为什么需要数据增强？

1. 缓解数据不足的问题
   在许多实际场景中，标注数据的获取成本高、数量有限，数据增强通过生成多样化的数据有效扩展训练集。

2. 提高模型的泛化能力
   数据增强可以让模型更好地适应数据的多样性，从而提高在未见样本上的预测性能。

3. 防止过拟合
   增强后的数据有助于减小模型对特定训练样本的过度依赖。

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常见的数据增强技术

1. 图像数据增强

图像数据增强是最常见的应用场景，以下是常用的变换方法：

• 几何变换

  • 翻转（Flip）：水平翻转或垂直翻转图像。
  • 旋转（Rotation&