深度学习中的数据扩增方法

• 图像平移。这种方法可以使得网络学习到平移不变的特征。
• 图像旋转。学习旋转不变的特征。有些任务里，目标可能有多种不同的姿态，旋转正好可以弥补样本中姿态较少的问题。
• 图像镜像。和旋转的功能类似。
• 图像亮度变化。甚至可以用直方图均衡化。
• 裁剪。
• 缩放。
• 图像模糊。用不同的模板卷积产生模糊图像。