深度学习之正则化系列（2）：数据集加强（数据增广）

让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。固然，在实践中，咱们拥有的数据量是颇有限的。解决这个问题的一种方法是建立假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，建立新的假数据至关简单。对分类来讲这种方法是最简单的。分类器须要一个复杂的高维输入 x，并用单个类别标识 y 归纳 x。这意味着分类面临的一个主要任务是要对各类各样的变换保持不变。咱们能够轻易经过转换训练集中的 x 来生成

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