作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在这篇博文中，我将主要向读者介绍自动数据增强（AutoAugment）的概念、原理及其实现方法。所谓自动数据增强，即通过随机改变训练样本的亮度、对比度、色调等属性来进行数据扩充，以提升模型的泛化能力。在图像分类领域，CNN（卷积神经网络）经过长期的训练，已经逐渐成为图像识别的主流方法之一。但是，CNN的泛化性能仍然存在着严重缺陷，为了更好地泛化CNN，我们需要借助于更好的特征学习能力和有效的数据扩充手段。

常用的方法如旋转、平移、缩放、裁剪等手工制作数据，但这些方法耗费大量的人力物力，且容易产生各种噪声或错误的数据，难以满足实际需求。因此，目前，许多研究人员正在探索用机器学习的方法来进行数据增强。在本文中，我将介绍一个用于计算机视觉任务的自动数据增强技术------AutoAugment。AutoAugment基于一种简单而有效的策略来生成新的数据样本。其主要特点是能够在不增加数据量的情况下，自动生成不同程度的图像扰动。

AutoAugment 使用了数据扩充的策略来增强训练数据的多样性，它可以帮助模型学习到更多的特征，并减少过拟合。在本文中，作者将从以下几个方面对AutoAugment做进一步阐述：

1. AutoAugment 的基本原理

2. AutoAugment 的具体实现

3. AutoAugment 的效果评估

4. AutoAugment 的局限性

5. AutoAugment 的应用场景

6. 基本概念
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2.1 数据扩充（Data augmentation&

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    【来源： CSDN】
    【作者： 禅与计算机程序设计艺术】
    【原文链接】 https://dreamit.blog.csdn.net/article/details/132580078
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