数据增强是提升机器学习模型泛化能力的关键技术，尤其在图像识别领域。通过人为扩展训练数据集，可以有效减少过拟合，提高模型对不同场景的适应性。以下是常用的数据增强方法：
常见数据增强操作 🌀
- 旋转：随机旋转图像 0-360 度
- 翻转：水平或垂直翻转
- 缩放：随机缩放 50%-150%
- 裁剪：随机裁剪固定尺寸区域
- 颜色变换：调整亮度、对比度、饱和度
实践建议 💡
- 根据任务需求选择增强方式
- 避免过度增强导致信息丢失
- 结合使用多种方法获得更好效果
- 使用
tf.data.Dataset配合augmenter函数实现高效处理
如果需要更深入的实践代码，可以查看：/community/tensorflow/tutorials_zh/data_augmentation_code
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