CNN使用随机擦除增强分类（深度学习，图像分类，CV，MATLAB源码分享）

这个案例演示了如何在[1]和[2]中解释的CNN分类中执行随机擦除/删除增强。

在训练图像上随机创建一个矩形蒙版，以避免过拟合，如下所示。

在这个演示中，制作了一个灰色的遮罩，高度和宽度范围从1到图像大小的一半。

掩码的颜色和大小可以在脚本末尾的自定义函数中更改。

比较了随机擦除和不随机擦除的测试精度;使用该技术的测试精度明显高于不使用随机擦除/裁剪的测试精度。

因为网络在一定程度上避免了对训练数据的过拟合。

这是通过cifar-10数据集完成的。

你可以使用随机擦除/裁剪来缓解过拟合。

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