根据文章中的结果，使用已知对称性来增加训练数据可以显著改善学习过程中模型的表现。通过将原始数据与经过某种变换后得到的数据结合起来进行训练，模型能够更好地理解系统内部结构和动态演化规律，并且在预测未见数据时表现更为稳健和准确。因此，在实际应用中，利用已知对称性来增加训练数据是一个有效且可行的策略。