*训练迭代次数 numepochs := 115 *数据扩充比例 augpercent := 75 *数据扩充是否

数据扩充是指在训练深度学习模型时，通过对原始数据进行一系列变换和转换，生成新的样本数据，以扩充原始数据集的方法。数据扩充可以有效地增加训练集的大小，减少过拟合，并提高模型的泛化能力。

在给定的条件下，通过数据扩充比例 augpercent := 75%表示使用原始数据集的75%来生成新的样本数据。这意味着对于每个原始样本，在训练过程中会生成3个新的样本。而训练迭代次数 numepochs := 115 表示训练模型时的迭代次数为115次。

通过数据扩充可以有效增加训练数据，在每个训练迭代中，模型会使用原始的样本和生成的新样本进行训练。数据扩充的方法可以包括图像旋转、翻转、缩放、剪裁等操作，从而使模型能够识别并适应更多的变化和不同的场景。

但是在进行数据扩充时需要注意平衡增加数据多样性和不引入过多噪声的问题。过多的数据扩充可能会导致数据的过拟合，使模型学习到不太真实的数据分布。因此，选择适当的数据扩充方法和合理的比例是非常重要的。

综上所述，通过给定的条件 numepochs := 115 和 augpercent := 75%，可以进行115次迭代的训练，同时使用原始数据集的75%进行数据扩充。这将帮助提高模型的泛化能力，并使模型能够更好地适应不同的数据变化和场景。