提升

数据增强的基本概念与原理

数据增强是一种在机器学习和数据科学中广泛应用的技术。它通过增加训练数据集的规模或者多样性来改善模型的表现。数据增强的核心思想是利用现有数据生成新的样本，从而扩大模型的训练数据范围，提高泛化能力。

1. 解决数据不足问题：在实际应用中，由于各种原因（如隐私保护、成本等），获取大量高质量的数据往往非常困难。通过数据增强可以相对低成本地生成更多样化的样本。
2. 提升模型鲁棒性：通过对原始数据的变换处理，可以在一定程度上使模型更适应不同的输入情况，从而提高其对外界扰动的抵抗能力。

这类方法通常用于图像识别任务。包括但不限于旋转、翻转、缩放等操作。通过对原始图像进行这些简单的几何变换，可以生成具有新视角或不同比例的新样本。