图像增强（一）：randaugment

因为Fast Augment 了解到randaugment 

我们以deit 为例：

code：

paper：https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdf

伪代码：号称用两行代码可以搞定这个问题 

从上图我们看到有两个超参。--其实实现要比这个复杂。

一个是N （变化的个数）这个一般N 是14 变化的种类为：

一个是M ：所有变换的幅值 （我目前的理解是M *T(image)）--如果我的理解有错误，欢迎指正

T 是对原始图像做的转换 转换的结果乘以M 得到最后的结果）

M 的选择，论文里面给了四种方式：

1. constant magnitude  deit 里面指定这个值为10 (默认为这一种)

2. random magnitude 

3. a linearly increasing magnitude

4. a random magnitude with increasing bound