数据增强是机器学习中提升模型泛化能力的关键技术，尤其在计算机视觉领域广泛应用。通过生成多样化的训练数据，可有效减少过拟合并优化模型性能。
常见方法 ✅
- 几何变换：旋转（Rotation）、翻转（Flip）、缩放（Scaling）
- 颜色空间调整：亮度（Brightness）、对比度（Contrast）、饱和度（Saturation）
- 语义级增强：添加噪声（Noise）、模糊（Blurring）、遮挡（Obfuscation）
应用场景 🌐
- 图像识别：通过旋转/翻转增加样本多样性
- 自然语言处理：使用同义词替换、回译等文本增强技术
- 音频处理：添加背景噪声或变速处理
扩展阅读 🔍
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数据增强技术详解
📌 提示：合理使用数据增强可提升模型在未知数据上的表现，但需避免过度增强导致信息失真。