1、深度学习计算机视觉中的数据增强与实践

深度学习计算机视觉中的数据增强与实践

1. 深度学习进阶概述

在完成基础的深度学习知识学习后，接下来将迈向更高级的阶段，学习更多提升分类准确率的方法、处理更大数据集以及应用更复杂的网络架构，还会涉及图像分类之外的计算机视觉应用。

提升分类准确率的方法有很多，例如：
- 迁移学习 ：包括微调模型或把网络当作特征提取器。
- 集成方法 ：训练多个网络并整合结果。
- 正则化方法 ：像数据增强这种方法能生成额外的训练数据，提升模型的泛化能力。
- 高级优化算法 ：如Adam、RMSprop等，在部分数据集上可降低损失。

处理更大数据集时，会面临数据集无法全部放入内存的问题，同时会使用AlexNet、GoogLeNet、ResNet和更深版本的VGGNet等更高级的网络架构，并应用于Kaggle的猫狗识别挑战和cs231n Tiny ImageNet挑战等。

除了图像分类，还会涉及基本目标检测、深度梦境和神经风格、生成对抗网络（GANs）以及图像超分辨率等应用。

2. 数据增强的原理与方法

2.1 数据增强的定义与作用

数据增强是指通过对原始数据施加随机抖动和扰动，生成新的训练样本，且不改变样本的类别标签，目的是提高模型的泛化能力。

以正态分布的数据为例，若直接在完美的正态分布数据上训练模型，模型可能会精确拟合该分布，但在实际应用中，数据往往并非如此完美。为了增强分类器的泛化能力，可以对分布上