是的，如果使用不当，数据增强可能会降低模型性能。虽然增强技术广泛用于通过人为扩展训练数据来提高泛化能力，但当转换扭曲关键特征、引入不相关的噪声或与真实世界的数据分布不一致时，它会带来风险。关键是确保增强技术在添加有意义的可变性的同时，保留数据的语义含义。选择不当的增强技术会混淆模型，导致对不相关的模式过度拟合，或由于过度扭曲而欠拟合。
例如，在图像分类中，对方向很重要的数据集（例如，手写数字“6”和“9”）应用激进的旋转或翻转会创建模棱两可的训练示例。同样，在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换可能会改变句子上下文，例如在财务数据集中将“bank”替换为“shore”。过度增强（例如，添加过多的噪声或不切实际的转换）也会稀释数据中的信号。在医学影像中，改变纹理或对比度可能会消除具有诊断意义的特征，导致模型从伪影而不是解剖结构中学习。即使是细微的问题，例如增强后不正确的归一化（例如，不一致地缩放像素值）也会扰乱模型训练。
为了避免性能下降，开发人员应使用领域知识和受控实验来验证增强策略。从最少的增强开始，并逐步测试它们对验证性能的影响。例如，在时间序列预测中，如果时间顺序很重要，则避免对数据段进行混洗。在 NLP 中，测试同义词交换是否保留了标签一致性。在训练期间监控验证损失和准确性可以揭示增强技术是否损害了性能。TensorFlow 的 tf.image 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 等工具可以对增强参数进行细粒度控制。一种平衡的方法——将与任务相关的转换与仔细的验证相结合——确保增强技术能够增强而不是阻碍模型性能。