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“数据增强是一种通过对现有数据应用各种变换来生成新的训练样本的技术。数据增强对模型准确度的影响可以是显著的，因为它有助于增强训练数据集的多样性。通过引入如旋转、平移、翻转和颜色变化等变异，增强可以使模型更加健壮。这在原始数据集较小或缺乏多样