数据增强通过在训练过程中向机器学习模型展示更广泛的数据变体，从而提高了模型的泛化能力，这有助于模型学习稳健的模式，而不是记住特定的示例。当模型在有限或重复的数据上训练时，存在过拟合的风险——即在训练数据上表现良好，但在未见过的新输入上表现不佳。增强技术通过应用模仿真实世界变化的转换来人工扩展数据集，迫使模型适应这些变化。例如，在计算机视觉任务中旋转或翻转图像，可以教会模型对象的身份不取决于其方向。同样，在语音识别任务中向音频数据添加噪声或改变音高，有助于模型处理不完美的真实世界录音。
一个关键机制是，增强技术充当了一种正则化形式。像 dropout 或权重衰减这样的正则化技术通过限制模型记忆训练数据的能力来减少过拟合。数据增强通过使训练数据本身更具挑战性来达到类似的效果。例如，随机裁剪图像迫使模型专注于局部特征而不是依赖全局上下文，而调整图像的亮度或对比度则确保模型不会过度依赖特定的光照条件。在自然语言处理 (NLP) 中，用同义词替换单词或打乱句子结构鼓励模型理解语义含义，而不是死记硬背单词序列。这些转换引入了受控的噪声，使模型对无关紧要的细节不那么敏感，并且更能适应新的输入。
另一个好处是，增强技术可以模拟边缘情况和代表性不足的场景。真实世界的数据通常包含稀有或意外的变化，这些变化可能不会出现在小型训练集中。通过生成合成示例，增强技术弥合了这一差距。例如，在医学影像领域，对 X 光片应用随机旋转或弹性形变有助于模型识别异常，即使图像略微错位或变形。在自动驾驶领域，向训练图像添加模拟雨水或雾气可以使模型准备好应对恶劣的天气条件。增强技术还允许开发者解决类别不平衡问题——例如，通过对其稀有类别的示例应用转换来进行过采样。通过系统地引入多样性，模型学习在更广泛的输入范围内泛化，从而提高其在生产环境中的可靠性。