深度学习：数据预处理【Image Resize、Data Argumentation、Normalize、ToTensor】 一、Image Resize二、Data Argumentation/数据增强1、为什么需要大量的数据？2、如果没有很多数据，我怎么去获得更多数据？3、如果我有很多的数据，数据增强会有用吗？4、数据增强/Data Argumentation的时机5、数据增强/Data

因为深度学习是数据驱动的，所以要想训练一个比较好的神经网络必须要有足够的数据，否则训练出来的网络会出现过拟合等问题。当数据量较少的时候，我们可以使用数据增强等方法来手动增加数据量。常见的数据增强方法有如下几种： ①随机裁剪：几乎所有深度学习框架训练都使用的一种数据增强方法，在很多有名的深度学习网络(AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet…)的训练中，对输入