深度学习中的数据增广

问题一：为何须要大量的数据 当训练机器学习模型的时候，实际上实在调整它的参数，使得能够跟一个特定的输入符合。优化的目标是 chase that sweet spot where our model’s loss is low。当前最好的神经网络拥有的参数量是上百万的量级。 所以，有这么多的参数，就须要a proportional amount of examples 来学习这些参数。git 此外，

>>阅读原文<<