tensorflow图像处理：图像增广（image augmentation）

摘自《动手学习深度学习》tensorflow版本 （2.1.0）python   图像增广意义 大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。 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。 图像增广的另外一种解释是，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： 对图像进行不

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