数据增强和注意力机制的交互可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，其方式是塑造神经网络如何优先处理信息。数据增强通过图像旋转、文本释义或音频噪声注入等转换来人为地扩展训练数据集。注意力机制允许模型专注于相关的输入区域（例如，句子中的关键词或图像中的对象），通过学习识别跨变体的 invariant 模式来适应这些增强的示例。例如，旋转图像会迫使注意力层识别猫的脸，而不管其方向如何，而不是依赖于固定的位置线索。
这种交互通常会产生更强大的注意力模式。在自然语言处理 (NLP) 中，如果模型使用同义词替换进行训练（例如，将“quick”更改为“fast”），则注意力头必须学习专注于语义一致的单词，而不是记忆特定术语。同样，在视觉任务中，应用随机裁剪或颜色抖动会鼓励注意力图突出显示跨失真持续存在的对象特征，例如狗的耳朵或尾巴，而不是背景像素。基于 Transformer 的模型（如 Vision Transformer (ViT)）中的实验表明，增强可以减少注意力对虚假相关性的“过度关注”——例如，避免过度强调图像中与标签偶然相关的水印。
然而，这种关系并非总是简单明了。选择不当的增强可能会混淆注意力机制。例如，NLP 中激进的文本掩码可能会删除关键的上下文单词，导致注意力不可预测地转移。开发人员应验证增强与任务是否一致：在医学成像中，水平翻转包含病变的 X 射线可能会误导注意力，如果病变在解剖学上是位置特定的。诸如注意力可视化（例如，绘制 ViT 的热图）之类的工具可帮助诊断增强是否正在将注意力引向有意义的特征。在增强多样性和特定于任务的约束之间取得平衡，可确保注意力机制在不损失精度的情况下进行泛化。