data augmentation

数据增强（data augmentation）是指通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练数据的过程。数据增强在深度学习中被广泛应用，可有效缓解过拟合、提高模型泛化能力、增加训练数据的多样性等。

常见的数据增强方法包括：旋转、平移、缩放、裁剪、翻转、添加噪声等。例如，在图像分类任务中，可以通过将原始图像旋转一定角度、平移一定距离或者对其进行随机裁剪等方式来生成新的图像数据，从而增加训练数据的数量和多样性。

值得注意的是，数据增强应该遵循一定的规则，例如，在图像分类任务中，进行翻转操作时应该保证左右翻转后的图像标签不变。此外，数据增强应该尽可能地保留原始数据的特征，不应过度扭曲数据，否则可能会对模型性能产生负面影响。

相关问题

data augmentation 数据增强

数据增强是指通过一系列的技术手段，对原始数据进行变换、扩充，以增加数据量、提高数据质量、增强模型的泛化能力的一种方法。常见的数据增强技术包括旋转、翻转、缩放、裁剪、加噪声等。数据增强可以有效地避免过拟合，提高模型的鲁棒性和泛化能力，是深度学习中非常重要的一环。

training 时做 data augmentation

在训练机器学习模型时，使用数据增强（data augmentation）是一种常见的技术。数据增强可以通过对训练数据进行一些随机变换，生成更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。常见的数据增强操作包括旋转、缩放、平移、翻转、加噪声等。在使用数据增强时，需要注意不能过度增强，否则会导致模型过拟合训练数据。