深度学习笔记 —— 数据增广

最新推荐文章于 2025-05-07 09:26:51 发布
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#深度学习

本文探讨了卷积神经网络中数据增强的重要性，通过左右翻转、上下翻转、随机裁剪、调整亮度和色调等方法增加训练集的多样性，以提高模型的泛化能力。并展示了使用Python和PyTorch库实现这些数据增强技术的代码示例。

 

固定形状？卷积神经网络通常是一个固定的输入。

作用好不好是不一定的。很多时候觉得它有用是因为觉得测试集里会有图片跟这个效果是差不多的。

所以如何选择数据增强？可以从后往前推，想一下部署和测试集里面的图片与训练集的图片会有什么变化，从而确定需要什么样的数据增强方式。

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