数据增强（Data Augmentation）是人工智能领域中常用的一种技术，主要用于提高模型的泛化能力。它通过对原始数据进行变换，生成更多样化的数据集，从而帮助模型学习到更丰富的特征。
常见的数据增强方法
以下是一些常见的数据增强方法：
- 旋转：将图像旋转一定角度。
- 缩放：将图像缩放至不同尺寸。
- 裁剪：从图像中裁剪出不同大小的区域。
- 颜色变换：调整图像的亮度、对比度、饱和度等。
- 噪声添加：在图像上添加噪声，模拟真实场景中的噪声。
数据增强的应用
数据增强在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 计算机视觉：用于提高图像识别、目标检测等任务的准确率。
- 自然语言处理：用于提高文本分类、情感分析等任务的准确率。
- 语音识别：用于提高语音识别的准确率。
相关资源
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数据增强示例