Python利用卷积神经网络（CNN）结合图像增强技术对小规模图像进行预处理与分类（用于狗猫二分类实验；分别进行原始数据和增强后的数据训练）。

使用图像增强来训练小数据集目录

• 一、确认运行环境
• 二、 数据集搭建
• 三、数据预处理
• 四、模型架构
• 五、训练流程
• 六、数据填充操作

@ 什么是overfitting（过拟合）** 及 数据增强 ？**

过度拟合适指的是机器学习模型在训练数据中表现出色但在实际应用中效果不佳的现象。（Over-fitting refers to a machine learning model that performs well on training data but shows poor performance in real-world applications.）其明显的表现在于其在训练数据集中表现出色但在测试数据集中则难以适应。（Its obvious的表现 is that it excels in training data sets but struggles with test data sets.）这会导致模型对 unseen 的数据无法有效泛化。（This will result in the model being unable to effectively generalize to unseen data.）具体而言，在模型参数的学习过程中，如果算法过于复杂或假设不准确，则可能导致它过度吸收训练数据中的噪声和偶然性信息从