本篇文章介绍了关于深度学习中代码数据增强技术的综述研究。研究涉及近5年89篇相关论文的调查，并总结了这一技术在深度学习领域的应用现状和未来发展潜力。代码数据增强作为一种能够增加训练样本多样性的技术，在不收集新数据的情况下提升模型性能，尤其在资源匮乏领域具有显著意义。然而，尽管在机器学习领域已经得到广泛应用，但在代码建模领域其潜力仍未被充分利用。
该综述探讨了代码数据增强技术所带来的机遇和挑战，展望了其在深度学习领域的应用前景。读者可以在原文链接查看更多详细信息。如有兴趣，可联系作者以进一步了解相关内容。
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