数据增强技术在机器学习和深度学习领域扮演着重要角色，它可以帮助我们通过少量的数据训练出高性能的模型。以下是一些常见的数据增强技术的案例：
案例一：旋转与缩放
描述：通过旋转和缩放图像，可以增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性。
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案例二：颜色变换
描述：改变图像的颜色通道，如亮度、对比度、饱和度等，可以增加数据的复杂性。
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案例三：裁剪与拼接
描述：通过裁剪图像的一部分，再将其拼接回原图，可以模拟不同的视角和场景。
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案例四：噪声添加
描述：在图像中添加噪声，可以模拟现实世界中的干扰，提高模型的泛化能力。
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