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人工智能完整词典
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基于GAN的数据增强
利用生成对抗网络从有限数据集中合成逼真训练样本的技术。GAN学习数据的底层分布，以生成合理且多样化的示例。
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变分自编码器
一种生成神经网络架构，先学习数据的压缩潜在表示，然后重建或生成新样本。VAE在特征空间中创建受控变化时特别有用。
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特征空间增强
直接在特征空间而非像素或原始数据空间进行操作的数据增强技术。这种方法能够创建语义一致的变化，同时保持类别间的结构关系。
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对抗性增强
使用对抗性扰动创建鲁棒样本以增强模型抗攻击能力的数据增强技术。这种方法通过让模型接触极端但合理的变体来增强泛化能力。
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自动增强
自动优化数据增强策略以最大化模型在给定验证集上性能的机器学习方法。这种方法发现适应性强且特定于领域的增强策略。
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跨领域增强
将增强技术从一个领域转移并适应到另一个领域以丰富有限数据集的策略。这种方法利用跨领域知识在数据稀缺的背景下创建相关变化。
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