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自动化机器学习中的数据增强：方法与传统数据增强方法的性能比较
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该综述研究了基于自动机器学习的自动数据增强技术，比较了不同方法和子任务，并发现AutoML方法在数据增强方面的性能优于传统方法。
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关键要点
- 该研究综述了基于自动机器学习（AutoML）的自动数据增强技术。
- 讨论了利用AutoML实现数据增强的各种方法，包括数据操作、数据集成和数据合成技术。
- 对数据增强的子任务进行了广泛讨论，包括搜索空间设计、超参数优化和模型评估。
- 通过与传统增强方法进行比较，结果显示AutoML方法在数据增强方面的性能优于传统方法。
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