數據增強

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卷積神經網絡非常容易出現過擬合的問題，而數據增強的方法是對抗過擬合問題的一個重要方法。

2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大獲全勝，圖片增強方法功不可沒，因為有了圖片增強，使得訓練的數據集比實際數據集多了很多'新'樣本，減少了過擬合的問題，下面我們來具體解釋一下。

常用的數據增強方法

常用的數據增強方法如下：
1.對圖片進行一定比例縮放
2.對圖片進行隨機位置的截取
3.對圖片進行隨機的水平和豎直翻轉
4.對圖片進行隨機角度的旋轉
5.對圖片進行亮度、對比度和顏色的隨機變化

這些方法 pytorch 都已經為我們內置在了 torchvision 里面，我們在安裝 pytorch 的時候也安裝了 torchvision，下面我們來依次展示一下這些數據增強方法。

import sys
sys.path.append('..')

from PIL import Image
from torchvision import transforms as tfs

# 讀入一張圖片
im = Image.open('./cat.png')
im

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分享標題：深度學習入門之Pytorch數據增強的實現-創新互聯
文章轉載：http://vcdvsql.cn/article28/cscgjp.html

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