# 資料擴增術（Data Augmentation）

資料擴增術是一種增加訓練資料多樣性的技術，透過對現有資料進行微小的修改，創造出新的、但仍然代表相同類別的資料點，以提升模型泛化能力。

## 完整說明

資料擴增術是一種在機器學習中常用的技術，旨在增加訓練資料集的大小和多樣性。它通過對現有資料進行各種轉換（例如旋轉、縮放、裁剪、翻轉、添加雜訊等）來生成新的、略有不同的資料樣本。這有助於提高模型的泛化能力，使其在面對未見過的資料時表現更好，並減少過擬合的風險。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/data-augmentation
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