数据增强通过人为增加代表性不足的类别的训练样本数量来帮助解决类别不平衡问题。 这减少了模型对多数类别的偏见，这种情况通常发生在某个类别的示例明显较少时。 通过生成现有数据的合成变体，数据增强确保模型在训练期间遇到更平衡的所有类别的表示。 例如，在图像分类中，可以旋转、翻转或调整少数类别图像的亮度以创建新的训练示例。 这种方法不仅仅是复制现有数据，而是增加了多样性，使模型对于在现实场景中可能遇到的变化更加健壮。
与简单的过度采样（例如复制少数类别样本）相比，数据增强的一个关键优势是它可以减轻过度拟合。 重复复制相同的示例会教会模型记住特定的数据点，而不是记住一般的模式。 然而，数据增强引入了有意义的变化。 例如，在文本分类中，可以通过替换同义词（“帮助”→“协助”）、释义句子或添加错别字来模拟现实世界的噪声，从而增强“紧急支持票证”等罕见类别。 这些修改迫使模型专注于定义类别的底层特征，而不是表面的细节。 此外，在训练期间动态应用数据增强（例如在每个 epoch 中随机裁剪图像）可确保模型每次看到略有不同的数据版本，从而进一步提高泛化能力。
实际实现取决于数据类型。 对于图像，TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 Albumentations 等工具应用旋转或缩放等变换。 在 NLP 中，NLPAug 或 spaCy 等库可以修改文本，同时保留语义。 然而，仅靠数据增强可能无法完全解决严重的失衡问题。 将其与诸如加权损失函数（更重地惩罚少数类别中的错误分类）或欠采样多数类别的技术相结合，通常会产生更好的结果。 例如，在医学成像中，增强罕见肿瘤病例，同时对正常扫描进行降采样可以创建平衡的数据集。 开发人员应试验根据其数据的特征量身定制的数据增强策略，并使用诸如精确率-召回率曲线之类的指标来验证性能，这些指标比单独的准确率更能反映类别不平衡。