【摘 要】
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在计算视觉领域中,训练卷积神经网络往往需要大量的数据,网上公开的数据集,少说也有几十万张,但是在现实中我们能拥有的数据集资源往往没有那么多,数据量少,这是一方面。在学
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在计算视觉领域中,训练卷积神经网络往往需要大量的数据,网上公开的数据集,少说也有几十万张,但是在现实中我们能拥有的数据集资源往往没有那么多,数据量少,这是一方面。在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是均匀的,当我们把这些算法直接应用于实际数据时,大多数情况下都无法取得理想的效果。因为实际数据往往分布得很不均匀,都会存在“长尾现象”。数据分布不均匀,数据量少,往往会造成过拟合等问题,数据量少可以通过扩充训练数据的方法来解决,现在有基本的对图像的裁剪、翻转、缩放、平移、尺度变换、对比度
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