数据增强是一种用于在不收集更多数据的情况下增加训练数据的多样性的技术。它涉及对原始数据应用随机变换，例如旋转、翻转、裁剪或缩放图像。
例如，在图像分类任务中，数据增强通过人为地扩展数据集来帮助防止过度拟合，从而允许模型学习更强大的特征。增强数据引入了可变性，使模型更容易推广到看不见的例子。
当使用有限的数据集或模型需要处理原始数据中不存在的各种现实条件时，数据增强特别有价值。
什么是神经网络？
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时间序列异常是指随时间收集的一组连续数据点中的异常模式或行为。这些异常可能表明意外事件或趋势变化，可能需要进一步调查。常见的异常类型包括尖峰 (突然增加) 、骤降 (突然减少) 、季节性变化和显著偏离预期值的持续异常值。例如，在web服务器
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