AutoML 通过自动化选择和应用训练数据的转换，来管理图像任务中的数据增强，旨在在无需人工干预的情况下提高模型的泛化能力。它通常使用预定义的数据增强策略或自适应算法来生成多样化的训练示例。例如，AutoML 系统可能会自动对图像应用旋转、翻转、裁剪或颜色调整，确保模型即使在数据有限的情况下也能学习到鲁棒的特征。这种自动化减少了开发人员手动尝试数据增强技术的需求，而手动尝试可能会耗时且容易出错。
一种常见的方法是利用基于搜索的算法来识别有效的数据增强策略。例如，Google 的 AutoAugment 使用强化学习来发现针对特定数据集量身定制的最佳转换组合。该系统评估不同的数据增强如何影响模型在验证集上的准确性，并迭代地优化策略。类似地，RandAugment 等框架通过控制强度随机采样转换来简化搜索，从而降低计算开销。AutoML 工具通常将这些方法集成到其流程中，允许用户通过最少的配置来启用数据增强——例如指定搜索预算或选择基础策略。
另一个关键方面是平衡数据增强的多样性与计算效率。AutoML 系统可以在训练期间动态调整数据增强参数，例如根据数据集特征改变应用转换的概率或缩放其强度。例如，对于方向变化多样的数据集，工具可能会优先考虑几何变换（例如旋转），而对于光照敏感的任务，则会强调基于颜色的增强（例如对比度调整）。一些平台还允许开发人员通过添加特定领域的转换来定制数据增强空间，例如用于工业检测模型的合成缺陷注入。通过以编程方式处理这些决策，AutoML 实现了持续、可扩展的数据增强，同时使开发人员能够专注于更高级别的架构设计。