增广与数据增强的区别

引用中提到，数据增广（Data Augmentation）是指通过对原始数据进行一系列的变换，生成新的数据样本，以扩充训练集的大小，从而提高模型的泛化能力。而增广（Augmentation）则是一个更加广义的概念，是指通过对原始数据进行变换、修改、扩展、补充等操作，来增加数据的内容和信息的过程。

引用中提到，数据增强是一种技术，在没有访问更多新的训练集数据的情况下，可增加一些变换来训练模型。而增广是指诸如在训练中添加新的特征、新的类别等方式来改进模型的方法。

因此，增广是一种更为广义的概念，而数据增强则是增广的一种具体应用。数据增强是通过对原始数据进行各种变换来增加数据样本，从而提高模型的泛化能力。