数据增强是提升模型泛化能力的关键技术，通过生成多样化的训练数据来减少过拟合。Keras 提供了灵活的工具来实现这一目标，以下是核心内容：

常用增强方法 🎨

  • 图像变换：旋转、翻转、缩放、平移
    旋转_图像
  • 颜色调整：亮度、对比度、饱和度、色调
    颜色调整_图像
  • 噪声添加：高斯噪声、椒盐噪声
    噪声添加_图像
  • 混合与裁剪：Mixup、Cutout、RandomErasing
    混合_图像

Keras 实现方式 🧩

  1. 使用 ImageDataGenerator 类 
    from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20, width_shift_range=0.2)
  2. 应用增强技术到训练集
    数据增强_流程
  3. 结合模型训练使用增强数据
    点击查看完整示例代码

注意事项 ⚠️

  • 增强参数需根据数据集特性调整
  • 建议与数据预处理结合使用
  • 过度增强可能导致信息丢失
  • 不同任务需选择合适的技术组合

📌 提示：数据增强并非万能方案，建议结合正则化技术（如 Dropout）效果更佳。了解更多组合策略