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在训练图像分类模型时，相比于传统的几何变换（如翻转、裁剪），

[单选题]
在训练图像分类模型时，相比于传统的几何变换（如翻转、裁剪），使用 Mixup 或 CutMix 这类数据增强策略的主要目的是什么？ 
  • 显著减少模型训练所需的计算资源和显存消耗。
  • 鼓励模型在样本之间的线性插值区域也能做出低置信度的平滑预测，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
  • 解决数据集中类别不平衡问题，确保每个类别被同等概率地采样。
  • 生成视觉上更真实、更多样的训练样本，以扩充数据集。
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计算机视觉
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