训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这么说是对，还是不对？（正确答案：对）

When training a CNN, preprocessing inputs (rotation/translation/scaling) can improve generalization. Is this true or false? (Correct answer: True)

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: easy

分类: Machine Learning

标签: CNN, 数据增强, 泛化能力

参考答案摘要

答案 对。 扩充数据是提高泛化能力常用的方式，对数据的平移、旋转等是对CNN训练数据的扩充的操作方式。

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