数据增强通过改变训练数据的多样性和变异性来影响模型收敛，从而影响模型学习模式和泛化的方式。通过对现有数据应用旋转、裁剪或噪声注入等转换，增强人为地扩展了数据集。这通过迫使模型专注于不变特征而不是记住特定示例来减少过度拟合。例如，在图像分类中，水平翻转图像会教会模型对象的方向并不定义其类别。这种正则化效应通常导致更平滑的收敛，因为模型的更新受到更广泛的数据变化的引导，从而防止了损失情况的突变。
收敛过程本身最初可能会变慢，但总体上会更稳定。使用增强数据，每次训练迭代都会处理更多不同的示例，这可能会增加每个 epoch 的时间。但是，模型通常需要更少的 epoch 才能达到稳健的最小值，因为它会尽早遇到各种场景。例如，在自然语言处理中，用同义词替换单词（一种文本增强形式）会迫使模型学习语义含义，而不是依赖于特定的词汇。这拓宽了模型的理解，从而逐渐但稳定地改善了验证指标。此外，增强可以缓解诸如类不平衡之类的问题——如果通过增强过度采样罕见类，则模型可以在所有类上更可靠地收敛。
开发人员应平衡增强强度，以避免阻碍收敛。过于激进的转换（例如，极端的图像失真）可能会引入无关的噪声，从而使模型更难以区分有意义的模式。一种实用的方法是从简单的增强（例如，轻微的旋转或颜色调整）开始并监视训练曲线。诸如 TensorFlow 的 tf.image 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 之类的工具允许受控实验。例如，对数字识别任务应用适度的模糊有助于模型泛化到低质量输入，而不会将其与无法识别的数据混淆。通过调整增强参数，开发人员可以优化收敛速度和模型性能，确保模型学习稳健的特征而无需不必要的计算开销。