数据增强是一种通过在训练数据集中添加新的样本来提高机器学习模型性能的技术。这些新样本是通过修改原始数据生成的，以增加数据的多样性。
常见的数据增强方法
- 旋转 (Rotation): 将图像旋转一定角度。
- 缩放 (Scaling): 放大或缩小图像。
- 裁剪 (Cropping): 从图像中裁剪出一部分作为新的样本。
- 翻转 (Flipping): 水平或垂直翻转图像。
- 颜色变换 (Color Jittering): 改变图像的亮度、对比度和饱和度。
数据增强的应用
数据增强广泛应用于计算机视觉领域，可以帮助模型更好地泛化，减少过拟合。
例子
假设我们有一个图像分类模型，用于识别猫和狗。如果我们只有少量猫和狗的图像，我们可以使用数据增强来生成更多的样本，从而提高模型的性能。
扩展阅读
了解更多关于数据增强的信息，可以访问我们的数据增强教程。