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数据增强通过旋转缩放变换扩充训练样本，提升模型泛化能力

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月15日 💬 0 评论
数据增强（Data Augmentation）是通过对训练样本做旋转、缩放等变换来扩充样本多样性、提升模型泛化能力的技术，其核心构成包括几何变换、样本多样性扩充与训练集规模扩大，解决的是训练样本单一导致的模型过拟合问题，并不解决标注错误与真实场景分布偏移的问题。

数据增强（Data Augmentation）是通过对训练样本做旋转、缩放等变换来扩充样本多样性、提升模型泛化能力的技术，其核心构成包括几何变换、样本多样性扩充与训练集规模扩大，解决的是训练样本单一导致的模型过拟合问题，并不解决标注错误与真实场景分布偏移的问题。

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