本文探讨在模拟环境中学习机器人操作策略的方法，通过使用深度图像数据的随机扩增策略，实现了在非真实场景下学习并获得了验证。
Mar, 2019
本文旨在通过因果推断的角度解释环境干预在域随机化和数据增强中的优越性，并将其作为培养对不相关特征不变性的手段。研究发现，通过在真实世界存在变化的维度中展示具有相似变化的干扰，可以提高学习算法对其它干扰的鲁棒性并提高模拟环境转移的泛化能力。
Dec, 2020
通过将数据增强作为监督领域泛化问题，并利用对比语义对齐损失方法，提高数据增强的鲁棒性和训练效率。实验证明，该方法改善了典型数据增强的鲁棒性和训练效率。
Oct, 2023
本文提出了一种优化图像识别模型和数据增强策略的方法，使用梯度下降同时优化两者，通过使用 Neumann 级数逼近来近似策略梯度，以实现高效可扩展的训练，以提高各种图像分类任务的性能。
Jun, 2020
提出了一种基于贝叶斯公式，利用广义蒙特卡洛期望最大化算法和生成对抗网络的方法，能更好地生成新的标注训练样本，并在 MNIST，CIFAR-10 和 CIFAR-100 的数据集中取得了优于现有数据增强方法和 GAN 模型的分类结果。
Oct, 2017
利用数据增强作为正则化方式，我们从解析角度重新考虑了数据增强在深度神经网络中的泛化问题，并发现它显著降低了模型泛化误差，但同时也导致略微增加了经验风险。使用较少的数据对完整增强的数据进行训练能够帮助模型更好地收敛于更好的区域，从而进一步提高准确性。
Sep, 2019
本文从因果研究的角度出发，探讨了领域内数据缺失的问题，并提出用数据扩增方法进行干预，以此来解决数据的缺失问题。同时，本文通过理论和实证分析发现，相比其他数据扩增方法，干预模型的数据扩增方法能够更有效地提高模型的泛化性能。
May, 2020
通过使用图像转图像的方法、以及预训练的文本到图像扩散模型将其参数化，解决了数据扩增过程中具有高级语义标注的动物种类等属性缺乏多样性的问题，并在少样本情境和杂草识别任务中得到实际应用。
Feb, 2023
本文介绍了一种自动搜索图像数据增强策略，使用神经网络在目标数据集上产生最高准确性，并在 CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN 和 ImageNet 数据集上实现了最先进的准确性，同时找到的增强策略可在不同数据集间转移学习。
May, 2018
本文通过比较三种方法，探究如何寻找适当的数据增强方式，并结合两个新的正则化项，以理论上的方式为某些 actor-critic 算法的数据增广提供支持，最终在 Procgen 基准测试上展示了在相对于标准 RL 算法提高了～40% 的测试性能。我们的代理优于其他针对 RL 中泛化改进的基线。此外，我们还展示了我们的代理学习出更能适应环境变化的策略和表示，包括不保留背景信息的变化。