目錄

1、為什么要做數據增強？

2、圖像數據增強？

3、文本與音頻數據增強？

4、高級數據增強？

---

數據增強技術就像是一種“造數據”的魔法，通過對原始數據進行各種變換，生成新的樣本，從而提高模型的泛化能力。

1、為什么要做數據增強？

• 提升模型泛化能力(lmprove Generalization):減少模型對訓練數據中無關特征的依賴，使其在未見過的新數據上表現更好。
• 防止過擬合(Prevent Overfitting):當訓練數據量有限時，模型很容易“記住”訓練數據的所有細節，而不是學習到底層的規律。增加數據量是解決過擬合最有效的方法之一。
• 降低數據采集成本 (Reduce Data Collection Costs):收集和標注大量高質量的數據是非常昂貴且耗時的。數據增強可以用較低的成本擴充數據集
• 處理類別不平衡問題 (Handle Class lmbalance):在分類任務中，如果某些類別樣本很少，可以針對性地對這些少數類進行數據增強，以平衡數據分布。

2、圖像數據增強？

3、文本與音頻數據增強？

?

4、高級數據增強？