众所周知,数据对机器学习来说是那么的重要,但是我们通常因为各种原因得不到

理想的数据量,这时候我们就想到进行数据增强。比如添加噪声,左右镜像,随机crop

一部分等,但是有一点要注意的,就是要记住我们要机器学习的是什么特征,比如说人脸,

眼睛,嘴巴等,这时候添加噪声就不能改变这些特征。一句话:喂给机器什么数据,机器

就学什么数据。(但注意,并不是你觉得是这样,机器就真的这样,因为,机器可能通过

其他方式进行学习,所以数据量越大,机器可选择的路越少,就越有可能按照你的想法学

习对应的特征。数据量越少,越有可能学偏,且通常发生子数据量少,模型复杂度高的场景

下)

转载于:https://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/7536402.html

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