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数据增强是一种通过人工生成或修改训练数据来提升机器学习模型性能的关键技术，其核心思想是在不额外收集真实数据的情况下，通过旋转、翻转、裁剪、添加噪声等变换手段扩充数据集，从而增强模型的泛化能力和鲁棒性，...