数据增广
教材《人工智能导论》4.3.1 · 已审核
通俗解释
数据增广通过保持任务标签合理性的变换扩充训练样本变化，帮助模型面对更多输入情形。变换是否有效依赖任务，例如旋转图像可能改变某些类别语义。
例子
把手写数字 6 旋转半圈后，图像可能被看成 9。
容易混淆
并非任何随机变换都能提高泛化。
检查理解
数字识别任务中，哪些图像变换可能改变标签？
查看参考答案
会改变类别语义的旋转或镜像不宜直接沿用原标签；增广必须保持任务标签合理。
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数据增广通过保持任务标签合理性的变换扩充训练样本变化，帮助模型面对更多输入情形。变换是否有效依赖任务，例如旋转图像可能改变某些类别语义。
把手写数字 6 旋转半圈后，图像可能被看成 9。
并非任何随机变换都能提高泛化。
数字识别任务中，哪些图像变换可能改变标签？
会改变类别语义的旋转或镜像不宜直接沿用原标签；增广必须保持任务标签合理。