针对CNN的一种新的数据增强方式：RICAP

本文针对日本神户大学发表在ACML2018的一篇论文《RICAP: Random Image Cropping and Patching Data Augmentation for Deep CNNs》进行解读。 Motivations CNN在不同领域都取得了令人振奋的成绩，主要原因在于CNN中的大量参数能够拟合各种各样的数据分布。然而过多的参数，相比较而言较小的数据会导致一定程度的过拟合现象。

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