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Data Augmentation（数据增强）是一种通过人为地修改训练数据，以增加数据的多样性和数量的技术。这种方法可以提高机器学习模型的性能，特别是在训练数据有限的情况下。常见的数据增强方法包括对图像进行旋转、翻转、裁剪、缩放等操作，以及对文本进行同义词替换、句子重组等操作。数据增强不仅可以提高模型的泛化能力，还可以帮助模型更好地理解和学习数据的特征。在深度学习和计算机视觉等领域，数据增强已经成为了一种重要的训练策略。