augmentation_plot

augmentation_plot是一种数据增强技术，它通过在原始数据上应用一系列随机变换来生成新的训练样本。这些变换可以包括旋转、平移、缩放、翻转等操作，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。augmentation_plot通常以图形方式展示这些变换对数据的影响，帮助用户直观地了解数据增强的过程和效果。例如，在图像分类任务中，augmentation_plot可以显示一张图片经过旋转、缩放等操作后的变化情况，以及这些变化如何影响模型的预测结果。通过使用augmentation_plot，用户可以更好地选择和应用合适的数据增强方法，从而提高模型的性能。