如何在有限的样板下增加训练样板

                 做训练深度网络很重要的条件之一是有足够的训练样板，训练样板要尽可能能覆盖实际空间，可实际情况很难获得足够多的样本，只能获得部分样本图像，那么在这种情况下是否可以采用图像变换人工获得变形后样板做为训练样本？答案是可行的。下面从网上得到一个对minist 图像做样板增加的源码，源码是vs在命令行下进行编译，使用起来颇不方便，我在vs2010下做了一个工程，并增加了批量增加样本图像的功能，可以对minist 的训练样本图像一次增加60000个新样本图像，并存成训练图像文件和标签文件，方便在caffe在训练网络时使用，此对代码稍加改造也可对其它图像训练集(CIFAR10)进行处理增加训练样本图像。界面如下：

 

 

源码下载:http://download.csdn.net/detail/cqcyst/9037773

源码中已经包涵了minist数据和一个变形后的数据。