是的，数据增强对小型数据集尤其有用。当训练数据有限时，模型往往难以很好地泛化，因为它们没有遇到足够的多样性来学习鲁棒的模式。数据增强通过对现有样本应用受控修改来人为地扩充数据集，这有助于模型学习对这些变化不变的特征。这减少了过拟合，提高了在未见过数据上的性能，尤其是在收集更多数据不切实际或成本高昂的情况下。
例如，在对象检测或分类等基于图像的任务中，旋转、翻转、裁剪或调整亮度等简单变换可以从原始图像创建新的训练样本。如果一个数据集只包含 100 张猫和狗的照片，应用这些变换可以生成数百个额外的变体。类似地，在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换、句子重排或释义等技术可以创建文本数据的变体。即使在音频处理中，音高偏移或添加背景噪声也可以模拟真实世界的变体。这些技术不需要手动标记，因此开发人员可以高效地实现。但是，增强技术的选择必须与问题相符：例如，水平翻转手写数字“6”可能会将其变成“9”，这对于数字识别来说适得其反。
虽然数据增强功能强大，但它不是万能的解决方案。过度增强会引入不真实的噪声或扭曲原始数据的含义，尤其是在非视觉领域。例如，激进的文本增强可能会替换医疗数据集中的关键关键字，从而改变上下文。开发人员应优先考虑反映模型可能遇到的真实世界变化的增强技术。此外，将增强与迁移学习或正则化（例如 Dropout）等其他技术结合使用通常会产生更好的结果。TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 nlpaug 等库简化了实现，但通过验证性能测试增强数据的影响至关重要。总之，数据增强是一种改进小型数据集的实用且易于操作的方法，但其有效性取决于周到的应用。