深度学习先做数据增强再划分数据集可以吗？
2023-09-12 阅读 28
是的，深度学习中常常将数据增强和数据集划分结合起来使用。数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，以增加数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力。常见的数据增强方法包括图像翻转、旋转、缩放、平移、裁剪、添加噪声等。
在进行数据增强之后，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型的最终性能。划分数据集的目的是确保模型在不同数据上的泛化能力，并避免过拟合。
因此，先进行数据增强再划分数据集是一种常见的做法，可以有效提高深度学习模型的性能。
更新于 2023年09月12日
