数据增强

如果没有最基本的原材料，我们如何制作和验证机器学习理念？当资源稀少时，我们如何才能有效地获取和创建数据价值？

PBA 的输出结果足以与之前 CIFAR 和 SVHN 数据集上的最佳成绩匹敌，但前者的 计算量只有千分之一，从而使研究者和从业者使用单颗工作站 GPU 就能有效地学习新的增强策略。