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在做一些图像分类训练任务时，我们经常会遇到一个很尴尬的情况，那就是：

明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片，但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时，模型就不认识了，或者说识别精度很低。

很明显，模型的泛化能力太差，难道戴着头盔的猫咪就不是猫咪了吗？

今天就来说一个可以解决这类尴尬问题的方法，不需要从模型算法上下功夫，而是从训练数据集上下功夫。

那就是数据增强，查看链接：数据增强让模型更加鲁棒。

1、什么是数据增强

数据增强是一种通过对原始数据集进行变换，生成新的训练样本的技术。

这些变换包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪以及其他各种手法。

通过引入这些变化，可以有效地扩充数据集的规模，提高模型的泛化能力。

是不是很简单？

将原始数据集做一些变换然后送给模