对图像的色彩空间的参数进行随机变换。 总的来说,这些数据增强技巧可以: 扩充训练数据 提升模型鲁棒性 防止过拟合 具体来说: 产生多种变换后的图像 模型学习不变的特征 减少依赖单一图像 这有效实现了正则化的效果。数据增强是深度学习必须进行的数据预处理。