【机器学习】一文归纳AI数据增强之法

数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（Data Augmentation），使模型学习获得较好的泛化性能。1 数据增强介绍数据增强（Data Augmentation）是在不实质性的增加数据的情况下，从原始数据加工出更多的表示，提高原数据的数量及质量，以接近于更多数据量产生的价值。其原理是，通过对原始数据融入先验知识，加工出更多数据的表示，有助于模型判别数据中统计噪声，加强本体特征的学习，减少模型过拟合，提升泛化能力。如经典的 ………………………………