人工データの蓄積が学習に与える悪影響を緩和するための具体的な対策は、適切な正則化を行うことが重要です。モデルが人工データに適応しすぎることを防ぐために、正則化パラメータを適切に調整する必要があります。特に、人工データに対する学習の影響を抑えるために、適応的な正則化を導入することが有効です。適切な正則化パラメータの選択により、モデルが人工データからの学習による悪影響を最小限に抑えることが可能となります。また、クリーンなデータと人工データのバランスを保つことも重要であり、適切なデータの割合を維持することでモデルの性能を維持することができます。