合成数据训练何时能在理论上保证有效？

研究探讨了在共享条件标签分布下，使用合成数据训练的二分类器能否成功迁移至真实数据分布。理论表明，当真实分布超出合成数据范围时，合成数据风险无法单独控制真实误差，对抗分类器在合成域误差仅 0.5% 却在真实域达到 99.25% 误差；但在 Lipschitz 条件下仍可恢复迁移误差界。