数据生成：学习数据不足的第三部分

本文探讨了在数据不足的情况下，通过数据增强和新数据生成两种方法来生成合成数据。数据增强包括图像和文本的多种操作，如随机裁剪、颜色扭曲、Gaussian模糊等。新数据生成则依赖于预训练模型，通过少量或无数据点生成新数据点。这些方法在提高下游任务性能方面显示出有效性。