数据增强是通过变换数据来增加训练集多样性，提高模型泛化能力。在深度学习中，它常用于图像、文本和语音等领域的预处理，帮助模型更好地适应实际场景 😊

常用方法

  • 🖼️ 图像增强：旋转、翻转、裁剪、缩放、亮度调整等
    图像_增强
  • 📖 文本增强：同义词替换、回译、随机删除等
    文本_增强
  • 🎵 语音增强：添加背景噪声、变速、变调等
    语音_增强

应用场景

  • 👁️ 提高图像分类模型的鲁棒性
  • 🧠 增强小样本数据的训练效果
  • 🔄 降低模型对特定数据分布的依赖

扩展阅读

如需深入了解数据增强的实践技巧，可参考深度学习数据处理指南。