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多模态交互与通用人工智能.docx
资料介绍
数据增强与数据合成
一、基本概念与核心区别
1.1 数据增强
数据增强（Data Augmentation）是指在保持原始数据标签不变的前提下，通过对已有数据进行变换、扰动、扩展等操作，生成更多同分布、同标签的新数据的技术手段。其核心目标是增加训练数据的多样性，减少模型过拟合风险，提升模型的泛化能力，不需要改变数据的整体分布与语义信息。
1.2 数据合成
数据合成（Data Synthesis）是指基于一定的规则、模型或先验知识，从零开始生成符合特定分布、带有对应标签的全新数据的技术。与数据增强不同，数据合成不依赖于已有标注样本，可以完全由生成模型或规则引擎创造出原始数据集中不存在的样本，甚至可以生成原始数据中没有的新类别样本。
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