数据增强

目前成都创新互联已为超过千家的企业提供了网站建设、域名、网络空间、网站托管、企业网站设计、调兵山网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。

卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。

2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的数据集比实际数据集多了很多'新'样本，减少了过拟合的问题，下面我们来具体解释一下。

常用的数据增强方法

常用的数据增强方法如下：
1.对图片进行一定比例缩放
2.对图片进行随机位置的截取
3.对图片进行随机的水平和竖直翻转
4.对图片进行随机角度的旋转
5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化

这些方法 pytorch 都已经为我们内置在了 torchvision 里面，我们在安装 pytorch 的时候也安装了 torchvision，下面我们来依次展示一下这些数据增强方法。

import sys
sys.path.append('..')

from PIL import Image
from torchvision import transforms as tfs

# 读入一张图片
im = Image.open('./cat.png')
im

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文名称：深度学习入门之Pytorch数据增强的实现-创新互联
转载源于：http://myzitong.com/article/cscgjp.html