不能，数据增强不能完全取代收集更多数据，尽管在许多情况下它可以减少对额外数据的需求。数据增强通过转换现有样本（例如旋转图像或向音频添加噪声）来人为地扩展数据集。虽然这有助于模型通过将它们暴露于更多变化来更好地泛化，但它并没有引入真正的新信息。例如，水平翻转猫的图像并不能教模型关于狗或原始数据中不存在的光照条件。 增强是一种最大化现有数据效用的工具，而不是解决数据多样性或数量方面根本性差距的替代方案。
当原始数据集已经捕获了模型需要学习的核心模式时，数据增强最有效。 例如，在图像分类中，裁剪、颜色调整或添加合成遮挡等技术可以模拟真实世界的变化（例如，不同的相机角度或光照）。 同样，在文本任务中，同义词替换或句子改组可能有助于模型处理措辞的多样性。 但是，如果原始数据缺少关键场景（例如诊断模型中的罕见医疗状况或语言模型中的小众词汇），则仅靠增强无法弥补这一差距。 当问题需要接触现有数据集中未表示的全新特征或极端情况时，收集新数据变得不可避免。
开发人员应该将数据增强视为一种补充策略，而不是替代策略。 例如，在干净音频样本上训练的语音识别系统可能会使用噪声注入来模拟真实世界的环境，但它仍然难以处理原始录音中不存在的口音。 在这种情况下，将增强与有针对性的数据收集（例如，从具有不同口音的说话者那里收集样本）相结合可以产生更好的结果。 该决定取决于问题的具体情况：增强解决了已知模式中的可变性，而新数据扩展了模型对未见模式的理解。 平衡这两种方法通常是最实际的途径，尤其是在时间、预算或数据可用性限制纯粹的经验解决方案时。