数据增强(Data augmentation)
我们要学的另外一种正则化是数据增强。数据增强是一个研究地最少、没有深入研究的正则化方法之一。但我认为这是一个最让我兴奋的方法。原因是,它几乎没有什么额外成本。你用数据增强可以得到更好的泛化性,不需要花更多的训练时间,至少在某种程度上也不会欠拟合。我来解释下。
我们现在要回到计算机视觉,回到宠物数据集。我们加载进它。在宠物数据集里,图片在images
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见jupyter笔记
我们要学的另外一种正则化是数据增强。数据增强是一个研究地最少、没有深入研究的正则化方法之一。但我认为这是一个最让我兴奋的方法。原因是,它几乎没有什么额外成本。你用数据增强可以得到更好的泛化性,不需要花更多的训练时间,至少在某种程度上也不会欠拟合。我来解释下。
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