8、深度学习中的数据增强与模型训练实践

深度学习中的数据增强与模型训练实践

1. 数据增强概述

深度学习模型在训练过程中常常会遇到过拟合的问题。为了防止这一问题，通常采用三种方法：减小模型规模、进行权重正则化和使用丢弃法（dropout）。另外，还可以通过对现有数据应用不同的变换来增加训练数据的数量和多样性，这种方法被称为数据增强。由于数据增强在图像处理中应用最为广泛，因此也被称为图像增强。通过图像增强，数据量相比原始数据可以增加两倍以上。

常见的图像变换技术包括：
- 图像翻转
- 图像旋转
- 图像平移
- 图像缩放
- 颜色转换（对比度、饱和度或亮度等）
- 图像模糊（高斯模糊或平均模糊等）
- 添加噪声（高斯噪声或椒盐噪声等）

2. CIFAR - 10 图像分类实验

2.1 CIFAR - 10 数据集介绍

CIFAR - 10 数据集包含 60,000 张 32×32 的 RGB 图像，其中 50,000 张用于训练，10,000 张用于测试。该数据集分为 10 个类别，分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。可以从官方网站（www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）下载该数据集。

2.2 TensorFlow 数据集

在深度学习中，数据集起着非常重要的作用。然而，不同来源的数据集格式和复杂度各不相同，这使得将它们简单地加载到深度学习模型中变得困难。为了解决这个问题，TensorFlow 提供了一组现成的公共数据集，称为 TensorFlow Datasets。在 TensorFlow Datasets