資料增強倍數 使用指南

按增強變換數量與重複係數，計算資料增強後的樣本總量倍數，輔助訓練集擴容規劃，適用於影像分類、樣本均衡與增強強度設定。

計算公式與原理

增強後總量 = 原始樣本數 × (1 + 係數 × 變換種類數)

按每種變換貢獻的增量線性外推總量，係數反映單次變換的等效增益（通常 <1）。這是上界估計：變換間高度相關時實際有效量遠小於此，且增強樣本不能完全替代真實資料的分佈覆蓋。

使用步驟

1. 填寫「原始樣本數」。
2. 填寫「變換種類」。
3. 填寫「每種倍數」。
4. 結果區會即時更新；可一鍵複製結果用於記錄或彙報。

典型使用場景

• 增強後樣本總量≈原始量×變換組合數×重複係數，用於訓練集擴容規劃。
• 倍數高不等於資訊量等比例增長，重複/相似變換帶來相關性。
• 應結合驗證集表現設定增強強度，避免過度失真。

算例參考

• 增強倍數估算：原始 5000 張，旋轉/翻轉/色彩 3 類各 3 檔共 9 組合 → 總量≈5000×9=45000 張。若疊加 2 次重複則≈90000，但有效增益低於 18 倍。

注意事項

結果為按上述公式得到的理論估算值，實際表現受資料分佈、實現細節與執行環境影響，落地決策請以實測為準；本工具純前端執行，輸入不上傳伺服器。

倍數和'有效量'有什麼區別？

倍數只算變換乘積，有效量還扣減相關性帶來的資訊折損；本工具給倍數，是否等效需結合增強多樣性判斷。

增強強度設多大？

以驗證集指標為準：增強不足仍過擬合則加強，過強導致訓練誤差難降則回撤；影像常用輕幾何+色彩抖動。