深度学习笔记2：数据增强
摘要：
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augment）样本。数据增强的目标是，模型在训练时不会两次查看完全相同的图片。这有助于模型观察到数据的更多内容，从而具有更强的泛化能力。 阅读全文
posted @ 2023-11-22 10:17 wuch 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
