神经网络由于训练的参数多，表达能力强，所以需要比较多的数据量，不然很容易过拟合。当训练数据有限时，可以通过一些变换从已有的训练数据集中生成一些新的数据，以快速地扩充训练数据。对于图像数据集来说，可以对图像进行一些形变操作：

基本数据增强主要包含如下方式：
1.旋转： 可通过在原图上先放大图像，然后剪切图像得到。
2.平移：先放大图像，然后水平或垂直偏移位置剪切
3.缩放：缩放图像
4.随机遮挡：对图像进行小区域遮挡
5.水平翻转：以过图像中心的竖直轴为对称轴，将左、右两边像素交换
6.颜色色差（饱和度、亮度、对比度、 锐度等）
7.噪声扰动: 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声;

参考：https://www.zhihu.com/question/319291048