消光2变异样本的产生主要是通过对原始图像进行一系列旋转、翻转、缩放等变换操作得到。这样，它可以帮助我们更好地评估和验证机器学习算法在不同数据变换情况下的鲁棒性和泛化能力。

这种方法可以进一步提高模型在现实场景中的应用价值，避免因数据变化导致模型失效的情况出现。同时，消光2变异样本也可以帮助我们更好地理解模型对于输入的关注点和不足之处，从而指导我们进行进一步的优化和改进。