数据增强通过改变训练数据的分布和模型行为来影响超参数优化，进而改变超参数对性能的影响方式。当应用旋转、裁剪或噪声注入等数据增强技术时，模型会接触到更多样化的示例，这通常能改善泛化能力。然而，这会改变最优超参数，因为模型的学习动态发生了变化。例如，为了适应增强数据增加的可变性，可能需要更高的学习率，而像 Dropout 或权重衰减等正则化参数可能需要调整以避免过拟合或欠拟合。超参数优化必须考虑这些变化，因为未经增强调整的配置可能不再有效。
一个关键的考虑是，数据增强本身引入了与增强过程相关的新超参数。例如，图像变换的强度（例如，旋转角度范围）或应用特定增强的概率成为搜索空间的一部分。这增加了优化的复杂性，要求开发者平衡模型特定的超参数（如批量大小或学习率）与增强特定的超参数。例如，激进的数据增强可能需要更小的批量大小以保持梯度稳定性，或者更长的训练周期以考虑数据中增加的噪声。像贝叶斯优化或进化算法这样的工具在此变得更加重要，因为与网格搜索或随机搜索相比，它们可以更有效地探索更大的搜索空间。
最后，数据增强会影响计算成本和验证策略。由于数据增强通常仅在训练期间应用，验证指标是在未增强的数据上衡量的。这种差异可能导致这样一种情况：在训练期间表现不佳（由于增强数据的复杂性）的超参数，在验证时却能产生更好的结果。开发者必须确保其优化过程优先考虑验证性能而非训练指标。此外，数据增强的计算开销——例如更慢的数据加载或更长的 epoch 时间——会使超参数调优更加耗费资源。早期停止、在调优期间使用较小的代理数据集或并行化试验等技术可以减轻这些成本，同时确保最终模型对增强数据具有鲁棒性。