数据增强通常会增加每个 epoch 的训练时间，但可以减少收敛所需的总 epoch 数量。 通过生成训练数据的修改版本（例如，旋转图像或注入噪声的文本），增强有效地扩展了数据集，需要模型处理更多样本。 然而，这种扩展通常会在预处理期间引入计算开销，从而减慢每个训练步骤。 例如，在实时应用随机旋转或翻转到图像会增加在每个批次被馈送到模型之前的处理时间。 虽然这种每批延迟会累积，但改进的数据多样性可以带来更好的泛化，从而可能减少实现所需准确度所需的总训练 epoch 数。
增强的计算成本取决于它的实现方式。 训练期间的实时增强（在 TensorFlow 或 PyTorch 等框架中很常见）会动态应用转换，这使内存使用量易于管理，但会增加每批处理时间。 例如，在 10,000 张图像上训练的模型可能会跨 epoch 处理 50,000 个增强变体，但每个批次都需要 CPU 或 GPU 资源来应用裁剪或颜色调整等转换。 如果这些操作未得到优化（例如，使用并行预处理或 GPU 加速库），它们可能会成为瓶颈。 像 NVIDIA DALI 或 TensorFlow 的 tf.data 管道这样的工具通过优化转换工作流程来帮助缓解这种情况，但开发人员仍然必须在增强复杂性和硬件限制之间取得平衡。
尽管每个 epoch 的速度减慢，但从长远来看，数据增强可以提高训练效率。 例如，在没有增强的小型数据集上训练的模型可能需要 100 个 epoch 才能避免过度拟合，而增强的数据可以通过提供更多不同的示例在 50 个 epoch 中实现类似的准确性。 这种权衡取决于任务：在增强非常接近真实世界数据可变性的场景中（例如，具有罕见异常的医学影像），减少的过度拟合通常证明了增加的每个 epoch 成本是合理的。 然而，对于简单的数据集或在使用计算量大的转换（例如，3D 渲染）时，时间损失可能会超过好处。 开发人员应该分析他们的增强管道并尝试选择性技术（例如，优先考虑空间转换而不是颜色偏移）以优化训练时间和模型性能之间的平衡。