深度學習中的資料增強方法
對於較深層次的深度神經網路，其效能會隨著訓練資料的提升而進一步提升。
目前深度學習方法廣泛採用的資料增強方法，主要有：
- multi-scale：多尺度；
- translate：平移，[-6, -6]，左上；
- rotate：旋轉，10°，順時針；
- scaled：縮放，
- multi-crop：從原始影象中裁剪中一部分相對小一點的影象；
由此也可訓練出一種對尺度不敏感的深度神經網路；
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