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数据增强让模型更健壮

news 2026/5/21 17:48:51

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

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…...

编程日记 2023/12/2 12:29:16

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编程日记 2023/12/2 12:15:03

matlab 计算两点云之间的放缩倍数

目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。一、算法原理 1、原理概述放缩倍数即尺度参数，尺度参数可由２个公共点在不同坐标系下的距离之…...

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后端返回图片流前端展示图片

根据后端返回的图片流格式，选用合适方法转换下面以base64为例 if(res.status 200) {res.data.data.forEach((item,index) > {let Array data:image/png;base64, itemlet blob this.base64toBlob(Array)let url URL.createObjectURL(blob)this.imageList.p…...

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解决 from . import _imaging as core ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

升级pillow版本就完事了卸载掉之前的旧版本 conda uninstall pillow升级到新的版本就解决了 pip uninstall pillow 那个错误就解决了...

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