数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/138215911

数据增强是一种通过对原始训练数据进行一系列转换操作，生成新的、具有略微差异的训练样本，从而扩充数据集规模和多样性的技术。

1.背景介绍

1.1 数据集的重要性

在机器学习和深度学习领域中，数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而，在现实世界中，获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力，而且成本高昂。此外，某些领域的数据存在隐私和安全问题，难以获取。

1.2 数据集不足的挑战

当数据集规模有限时，模型很容易过拟合，无法很好地推广到新的、未见过的数据。此外，有限的数据样本可能无法覆盖输入空间的所有可能情况，从而导致模型在某些边缘情况下表现不佳。这种数据集不足的问题会严重影响模型的性能和鲁棒性。

1.3 数据增强的作用

数据增强(Data Augmentation)技术通过对现有数据应用一系列转换操作，人为生成新的训练样本，从而扩充数据集的规模和多样性。这种方法不仅可以缓解数据稀缺的问题，还能提高模型对噪声和变化的鲁棒性，增强模型的泛化能力。

2.核心概念与联系

2.1 数据增强的定义

数据增强是一种通过对原始训练数据进行一系列转换操作，生成新的、具有略微差异的训练样本，从而扩充数据集规模和多样性的技术。

本文原文来自CSDN。