数据增强通过在更多样化和具有代表性的数据上训练机器学习模型，来提高模型的可迁移性，这有助于模型更好地泛化到新的任务或领域。 当你对训练数据应用旋转、翻转或噪声注入等变换时，模型会学习识别对这些变化不变的模式。 这减少了对原始数据集的具体细节的过度拟合，并迫使模型专注于核心特征。 例如，与在原始、未修改的数据上训练的卷积神经网络 (CNN) 相比，在具有不同光照和方向的增强图像上训练的卷积神经网络 (CNN) 可能会更好地适应新的医学成像任务。增强模型处理可变性的能力使其学习到的特征更具可重用性。
这里的关键机制是数据增强扩大了模型在训练期间遇到的特征空间。 如果模型只看到原始的、居中的图像，那么在面对包含遮挡或不寻常角度的真实世界数据时，它可能会失败。 通过模拟这些变化，增强鼓励模型优先考虑形状或纹理等稳健特征，而不是像素位置等表面细节。 例如，在自然语言处理中，用同义词替换单词或打乱句子结构可以帮助语言模型理解语义含义，而不是记住确切的措辞。 当将这种模型迁移到新的文本分类任务时，它可以利用对语言的更深入理解，从而以更少的微调获得更好的性能。
然而，增强的有效性取决于变换与目标领域的对齐程度。 如果增强数据引入了不相关的变化，它可能不会提高可迁移性。 例如，如果目标应用程序涉及干净的音频，则向语音数据添加大量噪声可能会损害性能。 同样，如果新任务需要精确的空间推理，图像中过度的几何失真可能会误导模型。 开发人员应选择反映目标领域预期可变性的增强策略。 在微调期间在来自目标任务的验证集上测试模型可以帮助确定增强方法是否合适。 平衡多样性和相关性对于最大化可迁移性优势至关重要。