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Machine learningTraining techniques

数据增强 (Data Augmentation)

数据增强是一系列技术,通过对现有样本应用保持标签的变换来人工地扩展训练数据集。它最初是为了图像分类任务而系统化的,现在已广泛应用于视觉、文本、音频和表格等领域。它是对监督式深度学习中标记数据长期稀缺问题的一个实用解决方案,并且至今仍是现代神经网络流水线中的标准预处理步骤。

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来源

  1. Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6, 60. DOI: 10.1186/s40537-019-0197-0

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/deep-learning/data-augmentation

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被引用于

ScholarGateData Augmentation (Data Augmentation). 于 2026-06-15 检索自 https://scholargate.app/zh/deep-learning/data-augmentation · 数据集: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026