数据增强 对数据进行扩充，增强模型的泛化能力； 常用的方法：缩放，截取，水平竖直翻转，旋转，亮度对比度和颜色改变。。。 学习率衰减 大学习率，难以收敛，会出现振荡 小学习率，收敛过于缓慢 所以前期使用大学习率让模型快速收敛，迭代后期使用小学习率避免出现振荡 dropout 正则化 相关文章：