안녕하세요 문의주신 내용에 대한 답변입니다.
1) 분류 모델에 생성한 데이터를 적용하는 것은 자율입니다.
다만, 2차/3차 평가에서는 생성한 데이터를 바탕으로 분류 모델 성능 더 개선해나가는 지에 대해서도 평가되기 때문에 생성한 데이터를 가급적 분류 모델 성능 개선에 활용하는 것을 강하게 권장드립니다. (대회 개요 -> 설명 부분의 '※ 분류 AI 모델의 성능 개선에 생성 AI 모델을 활용하지 않는 경우에도 2차 평가에서 감점 요인으로 적용될 수 있음' 참고)

또한 리더보드 제출에 활용되는 syn_submission.csv (클래스 별 1000개씩 생성한 생성 데이터)는 생성한 데이터의 '익명성' 평가를 위한 제출이므로
분류 모델에 활용하는 생성 데이터와는 반드시 동일하지 않아도 됩니다.
즉, 13000개를 모두 활용하거나, 13000개 이상, 이하를 활용하여도 됩니다.

2)
위 답변에서 안내드린 것과 같이 syn_submission.csv는 익명성 평가(TCAP)를 위한 제출이며,
클래스 별 생성 데이터 1000개씩, 총 13000개의 ROW를 가지고 있는 생성 데이터셋을 제출하시면 됩니다.

합성데이터 추가 시 분류 결과가 안 좋아지는 문제를 겪고 있습니다. 
혹시 해당 문제에 대해 경험이 있으신 분이나 해결책을 알고 계신가요?
특히, 데이터의 품질이나 합성 과정에서 주의해야 할 점이 있다면 공유해 주시면 감사하겠습니다.