策略搜索用于数据增强中，可以自动发现生成或修改训练数据的最佳策略，从而提高模型性能。在这种情况下，“策略”定义了转换现有数据的规则或操作（例如，裁剪图像或扰动文本）。 策略搜索方法迭代地测试不同的增强策略，评估它们对模型准确性或鲁棒性的影响，并更新策略以优先考虑最有效的转换。 例如，在图像分类中，策略可能会决定是否将旋转、颜色调整或噪声注入应用于训练样本，旨在最大化验证准确率。
该过程通常涉及将数据增强构架为强化学习 (RL) 问题。 该策略被视为选择增强操作的代理，并且奖励信号基于使用增强数据训练后模型的性能。 例如，策略可以被参数化为输出不同增强概率的神经网络。 在训练期间，使用基于梯度的优化或进化算法更新策略，以最大化奖励。 一个实际的例子是 Google 的 AutoAugment，它使用基于 RL 的控制器来搜索图像转换的最佳组合，用于诸如 CIFAR-10 分类之类的任务。 控制器探索增强策略，通过训练子模型来评估它们，并加强产生更高准确性的策略。
开发人员可以通过定义转换的搜索空间、奖励指标和优化算法来实现数据增强的策略搜索。 例如，在 NLP 中，策略可能会决定在同义词替换、单词洗牌或文本数据的反向翻译之间进行选择。 搜索可以使用基于种群的方法（如遗传算法）来随着世代的推移进化高奖励策略。 挑战包括平衡计算成本（例如，重复训练模型以评估策略）和确保增强数据的多样性。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的工具可以自动完成此过程的某些部分，但自定义实现通常需要仔细调整策略的行动空间和奖励函数，以与特定的模型目标保持一致。