数据增强具有实际局限性，开发人员在训练机器学习模型时应予以考虑。尽管它是一种通过人为扩充数据集来提高泛化能力的常用技术，但它并不能解决所有与数据相关的挑战。了解这些限制有助于避免过度依赖数据增强，并在模型开发中做出更明智的决策。
一个主要的局限性是数据增强无法创造真正的新信息。例如，翻转或旋转猫的图像可能有助于模型识别不同朝向的猫，但如果不存在狐狸数据，它无法教会模型区分猫和狐狸等类似动物。数据增强只重塑现有数据，这意味着原始数据集中的偏差或空白仍然存在。在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换或句子打乱等技术可能改变句子结构，但无法引入细微的语言模式或领域特定术语。这可能导致模型在增强的训练数据上表现良好，但在需要更深层语境理解的真实世界输入面前表现不佳。
另一个问题是计算开销和存储。训练期间的实时增强——例如应用随机裁剪、颜色偏移或噪声注入——会减慢训练流程，特别是对于大型数据集。例如，使用实时增强训练高分辨率图像模型可能需要大量的 GPU 内存和处理时间，这比使用预处理的静态数据效率低。离线增强（预先生成和存储转换后的数据）避免了运行时延迟，但增加了存储成本并使数据集版本控制复杂化。资源有限的开发人员，例如使用边缘设备或小型云环境的开发人员，可能会发现这些权衡不切实际，迫使他们优先选择更简单的数据增强策略或减小数据集大小。
最后，过度增强可能会损害模型性能。应用过度或不切实际的转换——例如极端的图像畸变或文本中无意义的词语替换——可能会创建无法代表真实世界场景的数据点。例如，在医学影像数据中添加过多噪声可能会产生干扰，使训练用于检测肿瘤的模型产生困惑，导致误报。类似地，在时间序列预测中，像随机窗口移动这样的激进增强可能会破坏关键的时间模式。平衡增强强度需要领域专业知识和实验，因为对于什么是“有用”的转换没有通用规则。如果不仔细验证，增强后的数据可能会降低模型准确性，而不是提高它。