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数据增强在自监督学习（SSL）中起着至关重要的作用，它通过增加可供模型使用的训练数据的数量和多样性来提升模型的性能。在自监督学习中，主要思想是利用未标记的数据，通过设计任务使模型能够学习有用的特征表示。然而，当使用有限的数据时，模型可能会出