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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。
MinInter: Minimizing Trajectory Interpolation During Data Augmentation for Imitation Learning
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Data Augmentation: A Fourier Analysis Perspective
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AugCodec: A Low-Bitrate Disentangled Neural Speech Codec via Data Augmentation
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Low-Burden Data Augmentation for Dysarthric ASR via Zero-Shot Voice Cloning
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FrozenDrive: Zero-Shot Text-Guided Driving Scene Generation and Data Augmentation with Parameter-Free Frozen Diffusion Model
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Beyond Nearest Neighbor Interpolation in Data Augmentation
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Low-resource Language Discrimination Towards Chinese Dialects with Transfer learning and Data Augmentation
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Rethinking Text-to-Image as Semantic-Aware Data Augmentation for Indoor Scene Recognition
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Improving Linear Regression on Small Datasets via Gaussian Process and Extreme Value Theory-Based Data Augmentation
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Data augmented bootstrap: Unifying confidence interval construction by approximate invariance
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Toward Richer Material Generation via Procedural Data Enhancement
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参考链接
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