数据增强

神经网络对数据的要求非常饥渴，需要贴有标签的大量数据

当数据量有限的时候：1、要减少神经网络的隐藏层；2、Regularization，迫使一部分权值接近于0，让网络的表现更加稳定；3、数据增强，目前的数据量较少，想办法对数据进行变换——旋转、裁剪加噪声等

Flip——翻转

可以从水平方向和竖直方向进行翻转，这里增加了random属性，代表翻转是具有随机性的，有可能进行水平翻转，也有可能不翻转，有可能垂直翻转，也有可能不翻转

Rotate——旋转

Scale——缩放

以中心点为标准进行缩放Resize，传入的是list

Crop Part

随机得进行裁剪

transform是torchvision里面自带的包， transform.Compose（）可以把一系列翻转、旋转、裁剪和缩放操作组合在一起

Noise——加噪声，用的不多

即使得到了无穷多的数据，由于进行变换后的数据和原本的数据非常接近，所以训练的结果仅仅能得到一个很小的提升