数据增强通过合成修改现有样本来增加训练数据的多样性，从而帮助防止过拟合。 当模型记住训练数据中无法推广到新数据的模式时，就会发生过拟合，这通常是由于有限或重复的训练示例所致。 通过应用模拟真实世界变化的转换，增强迫使模型学习更强大的特征，而不是依赖于不相关的细节。 例如，在图像任务中，翻转或旋转图像会改变其外观，而不会改变其含义，从而教会模型识别对象，而不管其方向如何。 这降低了模型专注于数据集特定伪像的风险。
增强对抗过拟合的一个关键方法是充当一种正则化形式。 与诸如dropout或权重衰减之类的显式正则化技术不同，增强直接更改输入数据，从而引入受控的“噪声”。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，用同义词替换单词或打乱句子结构会迫使模型专注于语义含义，而不是记住确切的短语。 同样，向音频数据添加背景噪声或在语音识别任务中改变音调可确保模型适应现实世界的变异性。 这些转换增加了数据集的有效大小，从而降低了模型的方差——在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现不佳的趋势。 通过将模型暴露于更多场景，它可以降低对原始训练集中特性的敏感性。
但是，有效的增强需要特定于领域的调整。 例如，将医学图像旋转 90 度可能会错误地表示解剖结构，从而导致不正确的学习。 开发人员必须确保转换保留基础数据语义。 此外，增强不是一个独立的解决方案。 将其与交叉验证、提前停止或架构调整（例如，降低模型复杂度）等技术相结合，可以提供更强大的防御过拟合的能力。 正确应用后，增强平衡了模型对常见模式和边缘案例模式的暴露，从而在不需要额外标记数据的情况下改进泛化——这在资源受限的项目中是一个实际优势。