摘要
图像数据扩增作为一种有效缓解深度学习模型过拟合现象的技术，近年来备受关注。
本文首先概述了图像数据扩增的背景及意义，并介绍了深度学习的基本概念。
其次，对传统的基于几何变换、颜色空间变换、噪声添加等方法进行梳理，分析其优缺点。
进而，着重阐述了基于深度学习的图像数据扩增方法，包括生成对抗网络(GAN)、自动编码器(AutoEncoder)等，并对其优势和局限性进行探讨。
最后，对图像数据扩增技术的发展趋势进行了展望，指出未来研究方向。
关键词：深度学习；图像数据扩增；生成对抗网络；自动编码器；过拟合
#1.1深度学习深度学习作为机器学习的一个分支，近年来取得了突破性进展。
它利用包含多个隐藏层的神经网络对数据进行高级抽象，能够自动学习数据的复杂特征表示。
相较于传统的机器学习方法，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出显著的优越性。
#1.2图像数据扩增在深度学习中，训练数据量是影响模型性能的关键因素之一。
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