数据增强

数据增强方式先不探讨。

理解数据增强

数据增强是在原始数据的基础上进行一些变化，例如旋转、裁剪等，数据增强并不能增加额外的数据。在Pytorch框架中，数据增强可以利用torchvision.transforms来实现。按照这种方式可知：数据增强相当于是数据预处理方式。在每次模型训练时，我们遍历的数据量是相同的，即原始数据集，数据增强其具体体现在对原始数据进行预处理（通常要引入随机性），从而使得每次输入网络的数据之间存在一定的差异。