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。
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如何选择合适的开源软件？
选择合适的开源软件（OSS）需要仔细评估几个关键因素，这些因素可能影响您项目的成功。首先，评估项目的成熟度和活跃度。一个维护良好的项目通常具有健康的提交频率、定期更新以及活跃的社区，参与讨论、解决问题和提交拉取请求。您可以查看像GitHub