数据增强通过影响模型在训练期间收敛的速度和稳定性来影响学习率。学习率决定了优化器更新模型权重时所采用的步长。应用数据增强后，训练数据变得更加多样化，这有助于稳定梯度并减少过拟合。这种稳定性通常允许使用更高的学习率而不会导致发散。例如，在图像分类中，旋转或翻转等增强操作可以创建多样化的样本，帮助模型更好地泛化。随着梯度变得更鲁棒，优化器可以采取更大的步长（更高的学习率）来趋向损失最小值，从而加快收敛速度并避免越过最低点。
然而，激进的数据增强可能会引入噪声，这可能需要较低的学习率。如果变换过多地扭曲数据（例如，移除关键特征的极端裁剪），模型可能难以学习有意义的模式。在这种情况下，高学习率可能会放大不稳定性，导致权重更新不稳定。例如，对医学图像应用严重的颜色失真可能会模糊关键细节，使模型更难将特征与标签关联起来。在这种情况下，较小的学习率有助于模型谨慎调整，过滤掉噪声。开发人员必须平衡增强强度：适度的增强可以加快学习速度，而极端的增强可能需要更慢、更仔细的更新。
在实践中，数据增强通常会扩大有效数据集的大小，从而减少小批量梯度中的方差。这使得开发人员可以使用比未增强数据更高的学习率。例如，在 CIFAR-10 数据集上使用标准增强（翻转、位移）训练 CNN 时，可能支持 0.1 的学习率，而在没有增强的情况下，0.01 可能更安全，以防止过拟合。像 Adam 这样的自适应优化器可以通过自动调整步长来减轻这些影响，但手动调整仍然是关键。开发人员应该进行实验：从适度的学习率开始，应用增强，并根据验证损失的变化趋势进行调整。学习率查找器或周期性学习率调度器等工具可以帮助确定增强训练管道的最佳学习率。