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数据增强方法是手工设计或基于模型的。手工设计的方法，例如视觉效果中的颜色变化和随机裁剪或DNA序列中的突变，需要人类输入，并且通常是特定于数据的，并且与复杂的数据进行了斗争，在这些数据中，小变化显着影响语义。语义与无关的方法（例如添加噪声）存在，但并不总是有效的。此外，手工设计的方法需要更多样本来减轻微妙的语义变化中的风险，这在诸如生物学之类的昂贵域中挑战。使用生成模型（VAE，GAN，扩散）的基于模型的方法改善了视力任务和监督学习的训练，但面临着对多样性，概括和对外部数据的依赖的担忧。
diffaug：通过基于无扩散的数据增强，增强无监督的对比度学习
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