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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。
MARS: Margin-Aware Reward-Modeling with Self-Refinement
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RPDR: A Round-trip Prediction-Based Data Augmentation Framework for Long-Tail Question Answering
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Semantics-Aware Generative Latent Data Augmentation for Learning in Low-Resource Domains
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RoboAug: One Annotation to Hundreds of Scenes via Region-Contrastive Data Augmentation for Robotic Manipulation
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Calibrating Generative AI to Produce Realistic Essays for Data Augmentation
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X-ray Insights Unleashed: Pioneering the Enhancement of Multi-Label Long-Tail Data
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AIDED: Augmenting Interior Design with Human Experience Data for Designer-AI Co-Design
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The geometry of invariant learning: an information-theoretic analysis of data augmentation and generalization
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Text2SQL-Flow: A Robust SQL-Aware Data Augmentation Framework for Text-to-SQL
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Two-Step Data Augmentation for Masked Face Detection and Recognition: Turning Fake Masks to Real
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Speaker-Aware Simulation Improves Conversational Speech Recognition
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Combining Residual U-Net and Data Augmentation for Dense Temporal Segmentation of Spike Wave Discharges in Single-Channel EEG
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Data Augmentation for High-Fidelity Generation of CAR-T/NK Immunological Synapse Images
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Enhanced Detection of Tiny Objects in Aerial Images
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参考链接
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