극단적으로 높은 데이터셋 편향에서 합성 데이터셋이 원본 데이터셋보다 더 나은 성능을 보이는 이유는 두 가지 측면에서 설명할 수 있습니다. 첫째, 편향이 높을수록 모델이 편향된 특징을 더 쉽게 학습하게 되어 편향된 데이터셋에서 높은 성능을 보일 수 있습니다. 둘째, 합성 데이터셋은 원본 데이터셋의 특징을 보다 강조하고 집중시킴으로써 원본 데이터셋의 편향을 완화시키는 효과를 발휘할 수 있습니다. 이는 모델이 원본 데이터셋의 특징을 더 잘 학습하고 일반화할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.