在特定场景下，数据增强可以部分解决域适应挑战，但并非通用解决方案。域适应旨在提高模型在训练（源）数据和部署（目标）数据来自不同分布时的性能，例如在合成图像上训练，但在真实照片上部署。数据增强通过修改源数据来增加多样性，这可以减少过拟合，并模拟目标域的某些方面。然而，其有效性取决于增强与目标域特征的契合程度。例如，在合成图像中添加噪声或模糊可能近似真实世界的传感器噪声，但这无法修复结构差异，如物体姿态或光照变化，这些需要更深入的调整。
一个实际例子是将一个在白天街景上训练的模型适应到夜间条件。通过增强应用亮度降低、对比度调整或模拟车头灯眩光有助于模型更好地泛化。类似地，在自然语言处理中，替换领域特定术语（例如，将“truck”替换为“lorry”以适应英式英语）或改变句子结构可能提高跨区域文本分类性能。然而，这些技术依赖于对目标域属性的先验知识。如果目标域包含不可预见的因素，例如在增强期间未模拟的罕见天气条件，模型仍然可能失效。单独的数据增强无法弥合巨大的分布差异，除非有明确的模拟指导。
对于开发者而言，将数据增强与其他域适应方法结合通常能取得更好的结果。例如，在增强源数据的同时使用对抗训练来对齐域间的特征分布（通过域对抗神经网络等技术），可以同时解决表面和结构差异。或者，在增强预训练后使用有限目标数据进行微调，可以在泛化和特异性之间取得平衡。虽然数据增强是一个有用的工具，但与明确建模域偏移的策略（如域不变表示或迁移学习框架）搭配使用时，效果最佳。始终使用目标域样本进行验证，以确保增强是有效的。