📌 高级数据增强技术详解
数据增强是提升机器学习模型泛化能力的关键手段，以下为进阶技巧与实践：
🧠 1. Mixup 数据混合
- 通过将两个图像及其标签按随机权重线性组合，生成新的训练样本
- 优势：增强模型对输入分布的鲁棒性，减少过拟合
- 示例：
- 📚 深入理解可参考：数据增强基础教程
🧪 2. Cutout 随机遮挡
- 在图像中随机遮挡矩形区域，迫使模型关注其他特征
- 适用于目标检测与图像分类任务
- 示例：
🎨 3. GAN 生成对抗网络
- 使用预训练生成器创建合成图像，扩展数据集多样性
- 常见工具：StyleGAN、CycleGAN
- 示例：
⚙️ 4. 颜色空间变换
- 随机调整亮度、对比度、饱和度等参数
- 保留图像本质特征的同时增加视觉变化
- 示例：
📌 扩展阅读
- 数据增强进阶实践指南 提供代码实现示例
- 图像处理技术图谱 收录更多相关方法