废物分类与识别：废物分类中的数据增强技术_（6）.数据增强对废物分类模型性能的影响.docx

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数据增强对废物分类模型性能的影响

数据增强是一种在训练机器学习模型时常用的技术，通过生成额外的训练数据来提高模型的泛化能力和性能。在废物分类与识别任务中，数据增强尤为重要，因为实际应用中废物的种类繁多，形态各异，且在不同的拍摄条件下（如光照、角度、背景等）可能会有很大的变化。通过数据增强，可以模拟这些变化，使模型在面对多样化的输入时更加稳健。

1.数据增强的基本原理

数据增强的基本原理是通过对现有数据进行变换，生成新的训练样本。这些变换可以是几何变换、颜色变换、随机噪声添加等。通过这些变换，模型可以学习到更多不同的特征，从而提高其在未知数据上的表现。数