数据增强是深度学习领域中常用的技术，它通过增加数据集的多样性来提高模型的泛化能力。以下是一些关于数据增强的案例。

案例一：图像旋转

图像旋转是一种简单且常见的数据增强方法。以下是一个图像旋转的例子。

图像旋转

案例二：颜色变换

颜色变换是一种通过改变图像颜色来增加数据多样性的方法。以下是一个颜色变换的例子。

颜色变换

案例三：裁剪

裁剪是一种通过裁剪图像的一部分来增加数据多样性的方法。以下是一个裁剪的例子。

图像裁剪

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