data augmentation数据增强

数据增强(Data Augmentation)的目的与作用
卷积神经网络能够鲁棒地将物体分类，即便物体放置在不同的方向上，这也就是所说不变性的性质，即使卷积神经网络被放在不同方向上，它也能进行对象分类。更具体的说，卷积神经网络对平移、视角、尺寸或照度（或以上组合）保持不变性。
这就是数据增强的本质前提。在现实世界中，我们可能会有一组在有限的条件下拍摄的图像 。但是，我们的目标应用可能是在多变的环境中，例如，不同的方向、位置、比例、亮度等。我们通过使用经综合修改过的数据来训练神经网络，以应对这些情形。

 

数据增强的作用：

1. 补充数据样本不足
2. 减少网络的过拟合现象，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。

 

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