第26节：卷积神经网络(CNN)-数据增强技术（PyTorch）

1. 引言

在深度学习领域，数据增强(Data Augmentation)是提升卷积神经网络(CNN)性能的关键技术之一。通过人为地扩展训练数据集，数据增强能够有效提高模型的泛化能力，防止过拟合，特别是在训练数据有限的情况下。本文将全面介绍PyTorch框架下的数据增强技术，包括基本原理、常用方法、实现策略以及实际代码示例。

2. 数据增强的核心概念

2.1 数据增强的定义

数据增强是指通过对原始训练数据进行一系列随机变换，生成新的、多样化的训练样本的过程。

这些变换应保持图像的语义内容不变（即不改变图像的标签），同时引入足够的变化以增加数据的多样性。

2.2 数据增强的优势

1. 缓解过拟合：增加数据多样性，防止模型过度记忆训练数据

2. 提升鲁棒性：使模型对输入变化（如旋转、光照变化等）更加稳健

3. 扩充数据集：在小样本场景下尤为重要

4. 改