深度学习中的数据增强方法

对于较深层次的深度神经网络，其性能会随着训练数据的提升而进一步提升。

目前深度学习方法广泛采用的数据增强方法，主要有：

multi-scale：多尺度；
- translate：平移，[-6, -6]，左上；
- rotate：旋转，10°，顺时针；
- scaled：缩放，
multi-crop：从原始图像中裁剪中一部分相对小一点的图像；
以及各种输入数据预处理的手段：TensorFlow 实战（五）—— 图像预处理

由此也可训练出一种对尺度不敏感的深度神经网络；

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