Дисторсионные преобразования — это математические операции, которые применяются к данным для создания контролируемых искажений. Эти искажения сохраняют ключевые характеристики исходного сигнала. Преобразования служат для аугментации данных, увеличивают устойчивость моделей к различным входным данным и улучшают обобщающую способность алгоритмов машинного обучения. Они могут включать в себя геометрические искажения, изменения масштаба, перспективы и другие деформации.