わずかな違いのある繰り返しの情報は、データセットサイズを増やすために使用できますが、コンテキストと特定のユースケースに依存します。場合によっては、データセットにわずかに多様な例を追加すると、より多様なデータにさらされることでモデルの一般化を改善できます。ただし、バリエーションが類似している場合、それは冗長であり、モデルのパフォーマンスにあまり寄与しない可能性があります。
Repeated information with slight differences can be used to increase the dataset size, but it depends on the context and the specific use case. In some cases, adding slightly varied examples to the dataset can improve model generalization by exposing it to more diverse data. However, if the variations are too similar, it might be redundant and not contribute much to the model's performance.