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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神经网络在自动驾驶汽车中的作用是什么？
神经网络中的激活函数至关重要，因为它们将非线性引入模型。如果没有激活函数，神经网络本质上就像一个线性回归模型，无论它有多少层。通过应用ReLU、Sigmoid或Tanh等非线性函数，网络可以学习复杂的模式并做出更好的预测。
激活函数还控制
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