本文从转换类型和方法的角度系统地回顾了现有的人脸数据增强研究，特别关注于基于深度学习的方法，尤其是生成式对抗网络。研究结果表明，这些方法为丰富人脸训练集并提高其质量提供了更有效的工具，并提出了评价它们的指标及未来的挑战。

Apr, 2019

本文提出了一种名为 DiffEEG 的基于扩散模型的数据增强方法用于癫痫预测，与现有方法相比，实验证明 DiffEEG 方法在改善分类器性能方面表现优异。

Jun, 2023

本文系统地综述了不同的图像数据增强方法，提出了分类学，分析了这些方法的优点和局限性，以及在三个典型的计算机视觉任务上所做的大量实验，包括语义分割，图像分类和物体检测。最后，我们讨论了数据增强面临的挑战以及未来的研究方向，以提出一些有用的研究指导。

Apr, 2022

本文系统地回顾了多种用于时间序列数据的数据增强方法，并通过对它们的优点和局限性进行结构化的概述来比较它们的性能，包括在不同任务下的时间序列分类、异常检测和预测，并讨论并强调了五个未来的研究方向。

Feb, 2020

本文系统地研究了八种基本数据增强方法并应用于七个数据集和三个骨干网络，同时还尝试了应用更多最新的自动数据增强技术到生物行为时间序列数据。通过本文的研究，我们得出了一些指标，这些指标可以指导我们设计更有效的数据增强方法。

Oct, 2022

本论文调研了时间序列数据增强技术及其在神经网络时间序列分类中的应用，其中提出了四种基于变换、模式混合、生成模型和分解方法的方法， 并在 128 个时间序列分类数据集上使用六种不同类型的神经网络对 12 种时间序列数据增强方法进行了实证评估，以分析每种数据增强方法的特点、优缺点和建议，并旨在帮助选择神经网络应用的时间序列数据增强方法

Jul, 2020

本文系统地研究了对心电图信号进行对比自监督学习的各种增强方法的有效性并确定了最佳参数。通过实验得出，选择特定复杂度范围内的增强方法对于自监督对比学习效果更佳，而增强方法太简单或太复杂都会妨碍模型高效学习泛化表征，本研究可为未来自监督对比学习生物信号的研究提供参考并帮助选择不同增强方法的最佳参数。

May, 2022

本文研究数据增强在图像分类中的应用，对比了多种增强技术，包括传统的裁剪、旋转和翻转以及使用 GAN 生成不同风格的图像，并提出了一种名为神经增强的方法，通过训练神经网络自学习增强，以提升分类器性能，对该方法在不同数据集上表现的优劣进行了讨论。

Dec, 2017

本文为了指导未来的研究者，系统地回顾了基于深度生成模型的时间序列数据生成算法，并提出了最相关的研究分类学，同时对算法的性能和评估进行了分析。

Jun, 2022

本文对情感识别中的流行深度学习方法进行了全面评估，发现语音信号中的长距离依赖对情感识别至关重要，而速率变换是获得最稳健性能提升的最佳数据扩增技术之一。

Nov, 2022