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什么是数据增强以及它在机器学习中的用途？
为什么重要：数据增强涉及通过修改现有样本来创建新数据，从而增强模型训练的稳健性和准确性。
来源:人工智能+简介
简介任何机器学习模型的成功都在很大程度上依赖于一个关键方面：数据。数据的质量、数量和多样性决定了模型的性能、泛化能力和对不同场景的鲁棒性。但获取大型、多样化和高质量的数据集通常具有挑战性且成本高昂。这时，一种称为数据增强的强大技术就派上用场了。
本质上，数据增强是关于扩展数据集的视野、扩大范围并引入更大程度的方差。这种技术使我们能够从现有数据中榨取更多价值，减少对新数据收集的需求，并提高机器学习模型的整体性能。
高级模型和基线模型都可以从使用适当的增强库中受益匪浅，其中包括单一增强和自定义增强。此外，一种强大的数据增强方法——生成对抗网络 (GAN)，已获得广泛关注，可用于生成新的合成但逼真的样本。一种名为 Wasserstein GAN (WGAN) 的 GAN 特殊变体已被确定可提供有希望的结果。它提高了学习的稳定性，摆脱了模式崩溃等问题，并提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。
这些技术的有效性在卷积神经网络 (CNN) 的背景下显而易见，CNN 是一种常用于图像和视频处理任务的深度学习模型。一个值得注意的例子是使用 CNN 架构的 AlexNet 模型进行的评估。该研究使用两个数据集 ImageNet 和 CIFAR-10 数据集比较了各种增强策略的有效性。结果表明，与其他方法相比，旋转和 WGAN 表现出优越的性能。
ImageNet CIFAR-10 数据集什么是数据增强？
什么是数据增强？ Keras.Preprocessing.Image来源：YouTubeYouTube 准确率 Goodfellow x