验证使用增强数据训练的模型需要仔细规划，以确保模型能够很好地泛化到真实世界的场景。核心原则是确保验证集和测试集不包含增强数据。旋转、翻转或添加噪声等增强技术仅应用于训练数据，而验证集和测试集则保持不变。这种分离确保了模型的性能是在真实的、未修改的数据上衡量的，从而反映了它在生产环境中的表现。例如，如果您使用旋转和裁剪的训练图像来训练图像分类器，验证集应仅包含原始图像，以避免高估模型在人工变化上的性能。
为了加强验证，可以使用带有增强数据的交叉验证等技术。例如，在 5 折交叉验证设置中，每个折叠的训练子集都会独立进行增强，而验证折叠则保持原始数据。这种方法测试了模型在不同增强子集上的泛化能力，同时保持可靠的性能基线。此外，可以考虑创建一个单独的“增强测试集”，以评估模型对特定变换的鲁棒性。例如，如果您的模型使用添加了背景噪声的音频数据进行训练，您可以在精心挑选的噪声录音集上测试它，以验证抗噪声能力。然而，这个次要测试集应该补充而非替代原始测试数据，因为主要目标仍然是验证真实世界的性能。
密切监测性能指标，以检测增强可能引入的过拟合或偏差。如果模型在增强的训练数据上表现良好，但在验证集上表现不佳，则增强可能正在创建不切实际的模式。例如，激进的图像色彩扭曲可能会教会模型依赖人工色调，从而导致在自然图像上失败。类似地，在 NLP 中，过度使用同义词替换可能会削弱模型对上下文的理解。定期比较训练和验证损失曲线，并对验证失败进行错误分析，以找出与增强相关的问题。混淆矩阵或类别特定准确率分数等工具可以揭示某些增强是否损害了特定类别的性能，从而允许您迭代地调整增强策略。