是的，数据增强可以通过增强训练数据的多样性和鲁棒性来提高模型的可解释性，进而阐明模型如何做出决策。数据增强包括创建现有数据的修改版本（例如，旋转图像或释义文本）以模拟真实世界的变化。当模型在更广泛的数据集上进行训练时，它们被迫专注于可泛化的模式，而不是记忆噪声或不相关的细节。这导致了更易于解释的特征表示，因为模型对有意义属性的依赖变得更加清晰。例如，使用增强数据（旋转、对比度调整）训练的医学影像模型可能会学会优先考虑解剖结构而不是伪影，从而使其决策更易于解释。
在实践中，数据增强可以增强特定的可解释性技术。例如，在图像分类中，像 Grad-CAM 这样的技术会生成热图，突出显示影响预测的区域。如果模型使用增强数据（例如，裁剪或亮度调整的图像）进行训练，则热图更有可能始终如一地关注实际感兴趣的对象，而不是背景噪声。同样，在自然语言处理 (NLP) 中，用同义词或释义增强文本可以减少对特定关键词的过度依赖。在这些数据上训练的情感分析模型可能会使用更广泛的上下文线索，从而使注意力机制或特征重要性得分反映对语言的更细致的理解。这些改进使解释更加可靠并与人类直觉保持一致。
但是，增强的有效性取决于其与问题的相关性。选择不当的增强（例如，不真实的图像失真或无意义的文本更改）会引入噪声，使模型混淆并降低可解释性。例如，过度的图像噪声注入可能会迫使模型依赖于非预期的模式，从而使解释具有误导性。开发人员应验证增强是否保留语义含义并与真实世界的场景保持一致。如果应用得当，数据增强不仅可以提高性能，还可以阐明模型决策背后的“原因”，从而弥合技术利益相关者在准确性和可解释性之间的差距。