机器学习数据增强

数据增强
比较好的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多

数据增强的作用 ：

增加训练的数据量，提高模型的泛化能力
增加噪声数据，提升模型的鲁棒性

数据增强的分类 ：

数据增强可以分为两类，一类是离线增强，一类是在线增强。
离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据集很小的时候

在线增强 ： 这种增强的方法用于，获得 batch 数据之后，然后对这个 batch 的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式，并且可以使用 GPU 优化计算。

扩展知识

噪声数据

噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据，这些数据对数据的分析造成了干扰。

模型的鲁棒性

计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性