是的，你可以以你希望你的模型稳健的方式扰乱你的数据（和目标），例如通过添加少量噪声（可能是高斯）或合成异常，或者通过创建有意义的聚合。一些模型也可以通过多次运行相同的训练数据来改进，随机打乱（“epochs”）。

您可以尝试 SMOTE 之类的方法，看看您新生成的数据是否符合您的要求。如果您的数据具有统计模型，您可以使用适当的参数模型来生成数据。您甚至可以尝试非参数估计等方法，例如 Parzen 窗口等。所有这些都取决于您迄今为止处理的图像数据的统计拟合。

与 SMOTE 类似的其他方法：ADASYN、Boundary SMOTE 等（在互联网上查找）

注意：将 SMOTE 应用于已经处理的图像数据，例如您已经没有直接在图像本身上的训练数据。