如何使用Pytorch实现深度学习中的数据增强？

本文共计2026个文字，预计阅读时间需要9分钟。

数据增强+卷积神经网络非常容易产生过拟合问题，而数据增强的方法是解决过拟合问题的一个重要手段。2012年，AlexNet在ImageNet上大获全胜，证明了图片增强方法的有效性，因为有了图片增强。

数据增强

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。