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 ### 数据增广
 
-在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，可以有效提升图像分类的效果，尤其对于数据量不足或者模型网络较大的场景。PaddleClas支持了最新的8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下的效果评估，如下图所示。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境以及使用正在持续更新中。
+在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，可以有效提升图像分类的效果，尤其对于数据量不足或者模型网络较大的场景。PaddleClas支持了最新的8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下的效果评估，下图展示了不同数据增广方式在ResNet50上的表现。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境以及使用正在持续更新中。
 
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