旋转通过人为地扩展训练数据集，使其包含现有图像的各种方向，从而改进数据增强，这有助于机器学习模型更好地泛化到现实场景。当图像旋转不同的角度（例如，90°、180° 或随机角度）时，模型学习识别对象，而不管其方向如何。 这减少了对原始数据集特定角度的过度拟合，并提高了对输入数据中未见变化的鲁棒性。 例如，如果训练期间使用旋转，则在正立面部上训练的模型仍然可以检测到侧向倾斜的面部。
旋转的一个关键优势在于它能够模拟真实世界的条件，在这些条件下，对象可能以不可预测的方向出现。 例如，在医学影像中，由于患者的定位，X 射线或 MRI 扫描可能以不同的角度捕获。 通过在训练期间旋转这些图像，模型变得不太依赖于固定的解剖方向，并且更适应各种临床场景。 同样，在自动驾驶中，由于摄像头放置或运动，可能会从多个角度观察车辆或行人。 旋转训练数据可确保模型识别这些对象，而不管视角如何，从而减少误报。
但是，必须周到地应用旋转。 过度旋转图像（例如，像 270° 这样的极端角度）可能会引入伪影或不切实际的方向，从而使模型感到困惑。 例如，将文本旋转 180° 可能会使字符无法读取，从而损害 OCR 任务。 开发人员应根据特定领域的约束来平衡旋转范围。 像 TensorFlow 的 tf.image.rot90 或 PyTorch 的 torchvision.transforms.RandomRotation 之类的工具简化了实现，但插值方法（例如，双线性与最近邻）等参数会影响输出质量。 在视觉上测试旋转的样本并在验证数据上评估模型性能有助于微调旋转策略以获得最佳结果。