数据增强通过人为地扩展训练数据的多样性来支持预训练模型，这有助于这些模型更好地泛化到新任务或数据集。预训练模型，例如那些在大型图像或文本语料库上训练的模型，在其初始训练中已经捕获了一般模式。然而，当为特定应用（如医学影像或客户支持聊天机器人）对其进行微调时，目标数据集可能较小或缺乏足够的变化。数据增强通过诸如裁剪、旋转或调整图像亮度等变换，或通过改写文本来生成合成训练示例，从而解决了这个问题。这个过程减少了过拟合，并确保模型适应目标任务中的细微差别，而无需大量收集新数据。
例如，考虑一个正在微调用于检测制造设备缺陷的预训练图像模型。原始训练数据可能不包含从不寻常角度或光线不足条件下拍摄的图像，这些情况在实际工厂环境中很常见。应用随机旋转、亮度调整或添加合成噪声等增强技术可以模拟这些条件，使模型能够在各种环境中识别缺陷。类似地，在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换、句子乱序或回译（将文本翻译成另一种语言再翻译回来）等技术有助于模型处理改写过的查询或语法变体，而无需手动标记示例。这些策略使预训练模型更能适应实际环境中的可变性。
数据增强的有效性取决于选择与目标应用相符的变换。例如，在音频处理中，添加背景噪声或改变播放速度有助于语音识别模型适应不同的录音环境。然而，应用不相关的增强（例如在 OCR 任务中旋转文本字符）可能会损害性能。开发者还应该平衡增强的强度：太少可能无法改善泛化能力，而太多可能会扭曲数据的含义。TensorFlow 的 tf.image 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 等工具简化了这些技术的实现。通过深思熟虑地增强数据，开发者可以最大限度地发挥预训练模型的价值，尤其是在训练数据有限或不平衡的场景中。