《动手学深度学习》图像增广（数据加强）

图像增广 图像增广（image augmentation）技术经过对训练图像作一系列随机改变，来产生类似但又不一样的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。 其优势在于经过随机改变训练样本能够下降模型对某些属性的依赖，从而提升模型的泛化能力。 例如：python 对图像进行不一样方式的裁剪，使感兴趣的物体出如今不一样位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。 能够调整亮度、色彩等因素来下降模型对色彩的

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