tensorflow 数据增强

TensorFlow数据增强是一种在训练深度学习模型时，通过对原始数据进行一系列随机变换来扩充数据集的方法。这种方法可以有效地提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而提高模型的性能。在TensorFlow中，可以使用tf.image模块中的函数来实现数据增强，例如随机裁剪、随机翻转、随机旋转等。通过数据增强，可以使模型更好地适应各种不同的输入数据，从而提高模型的准确率和鲁棒性。