tensorflow实现数据增强(随机裁剪、翻转、对比度设置、亮度设置) 数据增强(Data Augmentation)：是指对图片进行随机的旋转、翻转、裁剪、随机设置图片的亮度和对比度以及对数据进行标准化(数据的均值为0，方差为1)。通过这些操作，我们可以获得更多的图片样本，原来的一张图片可以变为多张图片，扩大了样本容量，对于提高模型的准确率和提升模型的泛化能力非常有帮助，在进行数据增强的同时也会需要消耗大量的系统资源。
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