数据增强让模型更健壮
在做一些图像分类训练任务时,我们经常会遇到一个很尴尬的情况,那就是:
明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片,但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时,模型就不认识了,或者说识别精度很低。

很明显,模型的泛化能力太差,难道戴着头盔的猫咪就不是猫咪了吗?
今天就来说一个可以解决这类尴尬问题的方法,不需要从模型算法上下功夫,而是从训练数据集上下功夫。
那就是数据增强,查看链接:数据增强让模型更加鲁棒。
1、什么是数据增强
数据增强是一种通过对原始数据集进行变换,生成新的训练样本的技术。
这些变换包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪以及其他各种手法。
通过引入这些变化,可以有效地扩充数据集的规模,提高模型的泛化能力。
是不是很简单?
将原始数据集做一些变换然后送给模
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