数据量和模型效果之间的关系是什么样的？

回答思路

1. 说明数据量增加通常带来模型效果提升但存在边际递减
2. 区分不同模型类型（传统机器学习与深度学习）对数据量的敏感度
3. 讨论数据质量、多样性、标签噪声比单纯数据量更重要
4. 能提及数据增强、预训练、少量数据场景下的缓解策略