深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现

卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的数据集比实际数据集多了很多'新'样本，减少了过拟合的问题，下面我们来具体解释一下。随机比例缩放主要使用的是 随机位置截取能够提取出图片中局部的信息，使得网络接受的输入具有多尺度的特征，所以能够有较好的效果。而对于测试集，使用数据增强进行训练的时候，准确率会比不使用更高，因为数据增强提高了模型应对于更多的不同数据集的泛化能力，所以有更好的效果。