小样本数据增广的核心是“变准”而非“变多”，需围绕判别性特征做可控扰动，保留关键结构、抑制背景干扰，并结合领域感知的几何与色彩组合增广、自监督伪标签及严格验证策略。
训练集只有几十或几百张图时，简单堆叠随机旋转、翻转往往无效，甚至引入噪声。真正有效的增广，是围绕类别判别性特征做可控扰动：保留关键纹理、边缘、局部结构，抑制无关背景干扰。比如医学细胞图像，要保细胞核形态不变；花卉识别则需稳定花瓣轮廓与色块分布。
不建议直接套用 torchvision 的默认 RandomAugment。应分步设计：
Compose(..., p=1.0) 强制每轮必应用一组协同变换，而非多个独立随机操作当标注极少但有同源未标注数据（如同一设备拍的额外图像），可用轻量自监督模型（如 SimCLR 小网络）先提取特征，对近邻样本做一致性增强：
这比纯生成式增广（如 GAN）更稳定，且不依赖生成质量。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
测试时若仍开启 RandomResizedCrop 或 Cutout，会导致同一张图多次前向结果不一致，小样本下指标波动剧烈。正确做法是：
基本上就这些。增广不是魔法，是帮模型聚焦该学的东西——尤其在样本少的时候，每一张“造出来”的图，都得有明确的教学意图。
以上就是Python深度学习训练小样本分类模型的增广策略解析【教学】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
219
收藏
取消收藏
