深度学习中的数据增强是指通过对原始数据应用各种转换来人为地增加训练数据集的大小的过程。这通常在计算机视觉中用于创建更多样化的示例，而无需额外的数据收集。例如，在训练图像分类模型时，您可以旋转、翻转或裁剪图像，更改其亮度或添加噪点。这些转换有助于模型更好地泛化，减少过度拟合并提高对不可见数据的性能。例如，在设计用于识别猫和狗的模型中，应用增强技术可能涉及旋转动物的图像，改变它们的颜色平衡或放大某些区域，这确保了模型不会简单地记住原始图像的特定特征。数据增强在处理有限的数据集时特别有用，因为它增加了训练示例的多样性，使模型能够学习更强大的功能。最终，数据增强的目标是提高深度学习模型的泛化能力，并增强其对新的，看不见的数据进行准确预测的能力。
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