深度学习笔记整理（五）——提高泛化能力的方法

1.训练样本 数据增强 方法：通过对样本图像平移、旋转或镜像翻转，增加样本数量； 优点：使有限的数据得到最大程度的有效利用。 使用大规模数据集 ImageNet：基于WorldNet，按层级图像分类，动物植物食物等，末梢节点包含多张对应图像； Place：在SVNDatabase基础上的扩展，包括多种场景，室内、室外、交通工具、建筑物等。 其它 设置图像中间区域为感兴趣区域，可以防止变换后的样本偏

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