就好比你在学习新知识，知识体系的基础一直在变，你就得不断重新适应，模型训练也是如此，这就导致训练变得困难，这就是内部协变量偏移问题。例如，如果原始数据集有1000张图像，数据增强后，数据集的大小仍然是1000张，但每次训练时，模型看到的都是经过随机变换的新样本。该策略通常不改变单次训练的样本总数，而通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空

本文基于illumina官方发布的原理进行更细致讲解，更适合中国宝宝体质~