Aumento: haga crecer el conjunto de datos sin nuevas imágenes
Un modelo ve un gato erguido y puede fallar con un gato al revés: carece de invariancia. El aumento soluciona este problema en el momento del entrenamiento: cada época muestra la misma imagen bajo diferentes transformaciones. Un conjunto de datos de 1000 imágenes con aumento enriquecido se comporta como un flujo casi interminable de ejemplos diversos.