标签：机器 左右 复杂 其他 方式 学什么 复杂度 学习 改变
众所周知，数据对机器学习来说是那么的重要，但是我们通常因为各种原因得不到
理想的数据量，这时候我们就想到进行数据增强。比如添加噪声，左右镜像，随机crop
一部分等，但是有一点要注意的，就是要记住我们要机器学习的是什么特征，比如说人脸，
眼睛，嘴巴等，这时候添加噪声就不能改变这些特征。一句话：喂给机器什么数据，机器
就学什么数据。（但注意，并不是你觉得是这样，机器就真的这样，因为，机器可能通过
其他方式进行学习，所以数据量越大，机器可选择的路越少，就越有可能按照你的想法学
习对应的特征。数据量越少，越有可能学偏，且通常发生子数据量少，模型复杂度高的场景
下）
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原文地址：http://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/7536402.html
