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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“容器即服务（CaaS）平台提供多种机制以确保容器安全，重点关注访问控制、隔离和持续监控。首先，CaaS平台实施严格的访问控制，以管理谁可以部署和管理容器。这通常涉及与身份和访问管理系统的集成，使组织能够为用户和组设置权限。例如，开发人员可
分布式关系数据库的主要特征是什么？
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数据流中的实时警报是什么？
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