数据增广Data Augmentation 动手学深度学习v2

1. 数据增广Data Augmentation

https://www.github.com/aleju/imgaug

2. 代码实现

3. Q&A

• 1. 原始样本如果数量和多样性足够多，是不需要数据增广。现实中，数据很大达到数量和多样性都足够多的。
• 2. 金融分控领域，诈骗的数据比较少，所以需要做数据增广。
• 3. 图神经网络，目前不好训练，落地还比较难。 – 2021-06-20
• 4. 数据增广实际上是增大了偏差，不改变数据的均值。
• 5. mix-up图片增广有效，就是把两者图片合在一起，label也合并在一起。到底是为什么，没了解。mix-up图解
     

参考

https://www.bilibili.com/video/BV17y4y1g76q?p=1