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[TensorFlow]資料增強

在深度學習時，通常樣本越多，訓練出來的模型越好。

然而，蒐集樣本往往費時費力

「資料增強」可以簡單的讓樣本數增加

比方說，需要收集汽車的圖片

如果將汽車的圖片水平翻轉或是垂直翻轉，這還是汽車的圖片，的確可以當訓練樣本

如果汽車圖片被切到邊，這還是汽車的圖片，不會因為切到邊，汽車就變成機車，所以也可以當訓練樣本

常用的圖片資料增強方法有：
平移、旋轉、水平翻轉、垂直翻轉、挖出一塊、放大縮小、顏色轉換、加入一些雜訊

根據《學會TensorFlow之後呢？最尖端的21個夢幻範例實作》這本書第2-19頁

訓練cifar-10識別模型用到了資料增強來加強模型的效能。實驗證明，使用資料增強可以大幅加強模型的泛化能力，並且能夠預防過擬合。

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