本文研究了物理模型替代建模中的数据生成不平衡问题，提出了一种自适应采样算法（ASADG），通过优化输入数据选择，提高了替代建模的准确性和效率。研究表明，ASADG在数据生成方面优于传统方法。

本文介绍了多种增量学习方法，旨在解决医学图像分类中的灾难性遗忘和不平衡问题。通过引入最大熵正则化、数据合成和对比学习等新技术，研究提高了分类精度和鲁棒性，尤其在乳腺癌图像分类中表现突出，有效改善了少数类别的检测率，降低了相关死亡率。

本研究探讨了合成数据在解决分类任务中的不平衡问题，评估了多种生成技术的有效性。结果表明，合成数据能够提升模型性能，但仍需关注偏见和公平性，尤其在数据稀缺领域，深度生成模型生成的高质量合成数据具有重要意义。