本文简要概述了神经网络图像分类中的数据扩充技术，例如翻转、裁剪和旋转。这些技术通过增加训练数据的数量和多样性，提高了模型的准确性和鲁棒性。文章还讨论了过拟合问题，以及使用正则化技术（例如权重衰减和 Dropout）来缓解这一问题。最后，文章强调了数据扩充和正则化在构建强大且多用途的神经网络图像分类器中的重要性。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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