1. 数据增广Data Augmentation

/aleju/imgaug

2. 代码实现

3. Q&A

原始样本如果数量和多样性足够多，是不需要数据增广。现实中，数据很大达到数量和多样性都足够多的。 金融分控领域，诈骗的数据比较少，所以需要做数据增广。 图神经网络，目前不好训练，落地还比较难。 – -06-20 数据增广实际上是增大了偏差，不改变数据的均值。 mix-up图片增广有效，就是把两者图片合在一起，label也合并在一起。到底是为什么，没了解。mix-up图解

参考

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