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数据增强（Data Augmentation）是一种通过人工构造新数据来增加训练样本数量的方法，以提高模型的泛化能力。在深度学习和机器学习中，数据增强技术被广泛应用，尤其是在计算机视觉和自然语言处理领域。常见的数据增强方法包括图像旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等，以及文本数据的同义词替换、句子重组等。通过这些方法，可以在不增加实际数据采集成本的情况下，提高模型的性能和稳定性。