我們在上次說過，在 Training 的過程的中，除了如何出一個 Powerful、Useful 以及 Effcient 的 Model，另一個很重要的 Part 就是我們對 dataset 的處理。我們在上一次說了如何使用 data argumentation 的技巧來增加我們 Training dataset，以及比較了一些常見的 data argumentation 在 CPU 上以及 GPU 上執行的效率差別，並針對這一個 Part 給了一個例子。但另一個問題是上一次的 Dataset 是小小的 MNIST，其實老實說我們所做的也不過就是增加了一點速度，但會不會其實根本沒必要呀XDDD反正那樣的資料小成這樣><這本給大家一個建議是大家可以載 ImageNet的 Dataset下來是是看就可以知道差距了XDDDD但說到 ImageNet 這樣的大型 Dataset，我們今天就要來記須說明一些大型Dataset可以使用的處理方法
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