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数据增强在机器学习领域多指采用一些方法（比如数据蒸馏，正负样本均衡等）来提高模型数据集的质量，增强数据。
Phantomware: a Data Augmentation Framework for the Detection of Emerging Malware Campaigns
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Structure-Preserving Document-Level Data Augmentation via Discourse Parsing
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Robust Marathi Sentiment Analysis using Domain-Adaptive Pre-training and Data Augmentation Approaches
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Improving Knowledge Distillation Under Unknown Covariate Shift Through Confidence-Guided Data Augmentation
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Multiclass Semantic Segmentation of Wildland Fire Images Using Context-Aware Centralized Copy-Paste Data Augmentation
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Monotone data augmentation algorithm for longitudinal continuous, binary and ordinal outcomes: a unifying approach
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HardCore Generation: Generating Hard UNSAT Problems for Data Augmentation
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Generative AI-Based Data Augmentation for Oral Lesion Classification: The PhotoMOCI Dataset and Benchmark
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Improving Audiovisual Speech Recognition through Synthetic Visual Data Augmentation
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Improved Automatic Target Recognition in Synthetic Aperture Sonar Imagery Using Large Deep Neural Networks
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REER-PT: Reverse-Engineered Reasoning for Perplexity-Guided Pre-training Data Augmentation
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A Few Teacher Steps Go a Long Way: Cost-Efficient On-Policy Data Augmentation for Agent Post-Training
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参考链接
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