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:
- 补充数据样本不足
- 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。
https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7256498.html
https://blog.csdn.net/cwlseu/article/details/103654705