1、小数据增强算法技术要求与测试方法T/GXDSL 109-2025讲解了小数据增强算法的标准化技术规范体系。小数据增强算法技术要求与测试方法T/GXDSL 109-2025描述了该团体标准的制定依据、核心内容及应用指导。该标准由广西电子商务企业联合会发布，首次发布，依据GB/T 1.1-2020标准化工作导则起草。标准基于广西产学研科学研究院6年研发成果，旨在规范小数据增强算法的开发和应用，提升小数据场景下模型性能。标准规定了术语定义、技术要求、测试方法、质量评估等内容，适用于各类小数据增强算法的开发、测试和应用。适用领域包括医疗影像分析、工业质检、金融风控、自然语言处理等数据稀缺场景。执行标准
2、可实现模型性能提升35%以上、数据利用率提高50%、训练效率提升40%。术语定义部分详细阐述了小数据增强在训练样本数1000条件下的技术指标，包括数据集规模提升3-5倍、数据质量保持率90%以上、模型性能提升35%以上、可重复性差异率5%、可解释性要求。数据生成算法要求真实性评分85分以上、多样性指数0.8以上、分布一致性90%、生成效率每秒1000样本（224x224分辨率）、内存占用峰值不超过4GB。数据变换算法要求变换后数据有效性95%以上、参数设置合理性90%以上、可解释性85%以上、变换耗时低于原始训练时间10%。数据融合算法要求下游任务精度提升25%以上、处理效率每小时100GB、
3、稳定性95%以上、支持增量融合和冲突消解。增强有效性评估需覆盖数量指标、质量指标、效用指标及效率指标，在至少3个不同下游任务上进行交叉验证。标准范围涵盖数据预处理、增强算法选择、参数优化到效果评估的全流程技术要求。标准要求建立完善的算法开发体系，实现增强有效性85%以上、数据质量90%以上、算法稳定性95%以上。通过标准实施，可建立从小数据采集到增强应用的全流程标准化体系，实现小数据增强技术的规范化和可重复性。标准还引用了多项国家标准和国际标准作为规范性引用文件，包括GB/T 5271.31-2025、GB/T 38667-2025等。小数据增强算法技术要求与测试方法T/GXDSL 109-2025适用于人工智能领域的算法研发、测试和应用单位。具体包括科技企业、科研院所、高等院校等机构，涉及医疗影像诊断、工业产品质检、金融风险评估、自然语言处理系统开发等数据稀缺行业。适用人员涵盖算法开发工程师、数据科学家、质量评估专家、AI系统测试员等专业角色。该标准为小数据场景下的数据增强技术提供了统一规范，适用于模型训练前的数据准备阶段，确保数据增强过程的有效性、可重复性和高效性。标准要求在医疗、工业、金融、NLP等领域实施，以提升模型性能和数据利用率，适用于从数据采集到增强应用的全流程标准化管理，尤其适合处理样本不足的AI项目。
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