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@@ -1,12 +1,12 @@
 # 数据增强分类实战
 ---
 
-本节将基于ImageNet-1K的数据集详细介绍数据增强实验，如果想快速体验此方法，可以参考[**30分钟玩转PaddleClas（进阶版）**](../quick_start/quick_start_classification_professional.md)中基于CIFAR100的数据增强实验。如果想了解相关算法的内容，请参考[数据增强算法介绍](../algorithm_introduction/DataAugmentation.md)。
+本节将基于 ImageNet-1K 的数据集详细介绍数据增强实验，如果想快速体验此方法，可以参考 [**30 分钟玩转 PaddleClas（进阶版）**](../quick_start/quick_start_classification_professional.md)中基于 CIFAR100 的数据增强实验。如果想了解相关算法的内容，请参考[数据增强算法介绍](../algorithm_introduction/DataAugmentation.md)。
 
 
 ## 目录
 
-- [参数配置](#1)
+- [1. 参数配置](#1)
  - [1.1 AutoAugment](#1.1)
  - [1.2 RandAugment](#1.2)
  - [1.3 TimmAutoAugment](#1.3)
@@ -16,22 +16,22 @@
  - [1.7 GridMask](#1.7)
  - [1.8 Mixup](#1.8)
  - [1.9 Cutmix](#1.9)
- - [1.10 Mixup与Cutmix同时使用](#1.10)
-- [启动命令](#2)
-- [注意事项](#3)
-- [实验结果](#4)
+ - [1.10 Mixup 与 Cutmix 同时使用](#1.10)
+- [2. 启动命令](#2)
+- [3. 注意事项](#3)
+- [4. 实验结果](#4)
 
 <a name="1"></a>
-## 一、参数配置
+## 1. 参数配置
 
-由于不同的数据增强方式含有不同的超参数，为了便于理解和使用，我们在`configs/DataAugment`里分别列举了8种训练ResNet50的数据增强方式的参数配置文件，用户可以在`tools/run.sh`里直接替换配置文件的路径即可使用。此处分别挑选了图像变换、图像裁剪、图像混叠中的一个示例展示，其他参数配置用户可以自查配置文件。
+由于不同的数据增强方式含有不同的超参数，为了便于理解和使用，我们在 `configs/DataAugment` 里分别列举了 8 种训练 ResNet50 的数据增强方式的参数配置文件，用户可以在 `tools/run.sh` 里直接替换配置文件的路径即可使用。此处分别挑选了图像变换、图像裁剪、图像混叠中的一个示例展示，其他参数配置用户可以自查配置文件。
 
 <a name="1.1"></a>
 ### 1.1 AutoAugment
 
-`AotoAugment`的图像增广方式的配置如下。`AutoAugment`是在uint8的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作（`NormalizeImage`）之前。
+`AotoAugment` 的图像增广方式的配置如下。`AutoAugment` 是在 uint8 的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作(`NormalizeImage`)之前。
 
-```yaml  
+```yaml 
  transform_ops:
  - DecodeImage:
  to_rgb: True
@@ -51,9 +51,9 @@
 <a name="1.2"></a>
 ### 1.2 RandAugment
 
-`RandAugment`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`num_layers`与`magnitude`，默认的数值分别是`2`和`5`。`RandAugment`是在uint8的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作（`NormalizeImage`）之前。
+`RandAugment` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `num_layers` 与 `magnitude`，默认的数值分别是 `2` 和 `5`。`RandAugment` 是在 uint8 的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作(`NormalizeImage`)之前。
 
-```yaml  
+```yaml 
  transform_ops:
  - DecodeImage:
  to_rgb: True
@@ -75,9 +75,9 @@
 <a name="1.3"></a>
 ### 1.3 TimmAutoAugment
 
-`TimmAutoAugment`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`config_str`、`interpolation`、`img_size`，默认的数值分别是`rand-m9-mstd0.5-inc1`、`bicubic`、`224`。`TimmAutoAugment`是在uint8的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作（`NormalizeImage`）之前。
+`TimmAutoAugment` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `config_str`、`interpolation`、`img_size`，默认的数值分别是 `rand-m9-mstd0.5-inc1`、`bicubic`、`224`。`TimmAutoAugment` 是在 uint8 的数据格式上转换的，所以其处理过程应该放在归一化操作(`NormalizeImage`)之前。
 
-```yaml  
+```yaml 
  transform_ops:
  - DecodeImage:
  to_rgb: True
@@ -100,7 +100,7 @@
 <a name="1.4"></a>
 ### 1.4 Cutout
 
-`Cutout`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`n_holes`与`length`，默认的数值分别是`1`和`112`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`Cutout`既可以在uint8格式的数据上操作，也可以在归一化（`NormalizeImage`）后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
+`Cutout` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `n_holes` 与 `length`，默认的数值分别是 `1` 和 `112`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`Cutout` 既可以在 uint8 格式的数据上操作，也可以在归一化)(`NormalizeImage`)后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -124,7 +124,7 @@
 <a name="1.5"></a>
 ### 1.5 RandomErasing
 
-`RandomErasing`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`EPSILON`、`sl`、`sh`、`r1`、`attempt`、`use_log_aspect`、`mode`，默认的数值分别是`0.25`、`0.02`、`1.0/3.0`、`0.3`、`10`、`True`、`pixel`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`RandomErasing`既可以在uint8格式的数据上操作，也可以在归一化（`NormalizeImage`）后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
+`RandomErasing` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `EPSILON`、`sl`、`sh`、`r1`、`attempt`、`use_log_aspect`、`mode`，默认的数值分别是 `0.25`、`0.02`、`1.0/3.0`、`0.3`、`10`、`True`、`pixel`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`RandomErasing` 既可以在 uint8 格式的数据上操作，也可以在归一化(`NormalizeImage`)后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -153,7 +153,7 @@
 <a name="1.6"></a>
 ### 1.6 HideAndSeek
 
-`HideAndSeek`的图像增广方式的配置如下。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`HideAndSeek`既可以在uint8格式的数据上操作，也可以在归一化（`NormalizeImage`）后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
+`HideAndSeek` 的图像增广方式的配置如下。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`HideAndSeek` 既可以在 uint8 格式的数据上操作，也可以在归一化(`NormalizeImage`)后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -173,9 +173,10 @@
 ```
 
 <a name="1.7"></a>
+
 ### 1.7 GridMask
 
-`GridMask`的图像增广方式的配置如下,其中用户需要指定其中的参数`d1`、`d2`、`rotate`、`ratio`、`mode`, 默认的数值分别是`96`、`224`、`1`、`0.5`、`0`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`GridMask`既可以在uint8格式的数据上操作，也可以在归一化（`NormalizeImage`）后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
+`GridMask` 的图像增广方式的配置如下,其中用户需要指定其中的参数 `d1`、`d2`、`rotate`、`ratio`、`mode`, 默认的数值分别是 `96`、`224`、`1`、`0.5`、`0`。类似其他图像裁剪类的数据增强方式，`GridMask` 既可以在 uint8 格式的数据上操作，也可以在归一化(`NormalizeImage`)后的数据上操作，此处给出的是在归一化后的操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -202,7 +203,7 @@
 <a name="1.8"></a>
 ### 1.8 Mixup
 
-`Mixup`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`alpha`，默认的数值是`0.2`。类似其他图像混合类的数据增强方式，`Mixup`是在图像做完数据处理后将每个batch内的数据做图像混叠，将混叠后的图像和标签输入网络中训练，所以其是在图像数据处理（图像变换、图像裁剪）后操作。
+`Mixup` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `alpha`，默认的数值是 `0.2`。类似其他图像混合类的数据增强方式，`Mixup` 是在图像做完数据处理后将每个 batch 内的数据做图像混叠，将混叠后的图像和标签输入网络中训练，所以其是在图像数据处理（图像变换、图像裁剪）后操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -226,7 +227,7 @@
 <a name="1.9"></a>
 ### 1.9 Cutmix
 
-`Cutmix`的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数`alpha`，默认的数值是`0.2`。类似其他图像混合类的数据增强方式，`Cutmix`是在图像做完数据处理后将每个batch内的数据做图像混叠，将混叠后的图像和标签输入网络中训练，所以其是在图像数据处理（图像变换、图像裁剪）后操作。
+`Cutmix` 的图像增广方式的配置如下，其中用户需要指定其中的参数 `alpha`，默认的数值是 `0.2`。类似其他图像混合类的数据增强方式，`Cutmix` 是在图像做完数据处理后将每个 batch 内的数据做图像混叠，将混叠后的图像和标签输入网络中训练，所以其是在图像数据处理（图像变换、图像裁剪）后操作。
 
 ```yaml
  transform_ops:
@@ -248,9 +249,10 @@
 ```
 
 <a name="1.10"></a>
-### 1.10 Mixup与Cutmix同时使用
+### 1.10 Mixup 与 Cutmix 同时使用
+
+`Mixup` 与 `Cutmix` 同时使用的配置如下，其中用户需要指定额外的参数 `prob`，该参数控制不同数据增强的概率，默认为 `0.5`。
 
-`Mixup``与Cutmix`同时使用的配置如下，其中用户需要指定额外的参数`prob`，该参数控制不同数据增强的概率，默认为`0.5`。
 ```yaml
  transform_ops:
  - DecodeImage:
@@ -275,11 +277,11 @@
 ```
 
 <a name="2"></a>
-## 二、启动命令
+## 2. 启动命令
 
-当用户配置完训练环境后，类似于训练其他分类任务，只需要将`tools/train.sh`中的配置文件替换成为相应的数据增强方式的配置文件即可。
+当用户配置完训练环境后，类似于训练其他分类任务，只需要将 `tools/train.sh` 中的配置文件替换成为相应的数据增强方式的配置文件即可。
 
-其中`train.sh`中的内容如下：
+其中 `train.sh` 中的内容如下：
 
 ```bash
 
@@ -290,27 +292,27 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
  -c ./ppcls/configs/ImageNet/DataAugment/ResNet50_Cutout.yaml
 ```
 
-运行`train.sh`：
+运行 `train.sh`：
 
 ```bash
 sh tools/train.sh
 ```
 
 <a name="3"></a>
-## 三、注意事项
+## 3. 注意事项
 
-* 由于图像混叠时需对label进行混叠，无法计算训练数据的准确率，所以在训练过程中没有打印训练准确率。
+* 由于图像混叠时需对 label 进行混叠，无法计算训练数据的准确率，所以在训练过程中没有打印训练准确率。
 
 * 在使用数据增强后，由于训练数据更难，所以训练损失函数可能较大，训练集的准确率相对较低，但其有拥更好的泛化能力，所以验证集的准确率相对较高。
 
-* 在使用数据增强后，模型可能会趋于欠拟合状态，建议可以适当的调小`l2_decay`的值来获得更高的验证集准确率。
+* 在使用数据增强后，模型可能会趋于欠拟合状态，建议可以适当的调小 `l2_decay` 的值来获得更高的验证集准确率。
 
-* 几乎每一类图像增强均含有超参数，我们只提供了基于ImageNet-1k的超参数，其他数据集需要用户自己调试超参数，具体超参数的含义用户可以阅读相关的论文，调试方法也可以参考训练技巧的章节。
+* 几乎每一类图像增强均含有超参数，我们只提供了基于 ImageNet-1k 的超参数，其他数据集需要用户自己调试超参数，具体超参数的含义用户可以阅读相关的论文，调试方法也可以参考训练技巧的章节。
 
 <a name="4"></a>
-## 四、实验结果
+## 4. 实验结果
 
-基于PaddleClas，在ImageNet1k数据集上的分类精度如下。
+基于 PaddleClas，在 ImageNet1k 数据集上的分类精度如下。
 
 | 模型 | 初始学习率策略 | l2 decay | batch size | epoch | 数据变化策略 | Top1 Acc | 论文中结论 |
 |-------------|------------------|--------------|------------|-------|----------------|------------|----|
@@ -325,5 +327,5 @@ sh tools/train.sh
 | ResNet50 | 0.1/cosine_decay | 0.0001 | 256 | 300 | hide and seek | 0.7743 | 0.7720 |
 
 **注意**：
-* 在这里的实验中，为了便于对比，我们将l2 decay固定设置为1e-4，在实际使用中，我们推荐尝试使用更小的l2 decay。结合数据增强，我们发现将l2 decay由1e-4减小为7e-5均能带来至少0.3~0.5%的精度提升。
+* 在这里的实验中，为了便于对比，我们将 l2 decay 固定设置为 1e-4，在实际使用中，我们推荐尝试使用更小的 l2 decay。结合数据增强，我们发现将 l2 decay 由 1e-4 减小为 7e-5 均能带来至少 0.3~0.5% 的精度提升。
 * 我们目前尚未对不同策略进行组合并验证效果，这一块后续我们会开展更多的对比实验，敬请期待。