什么是数据增强？它在训练模型的数据集中是如何使用的？
数据增强是一种通过对现有数据应用转换来人为地扩大数据集的大小和多样性的技术。 此过程通过使机器学习模型接触到更广泛的训练示例，而无需手动收集新数据，从而帮助机器学习模型更好地泛化。 例如，在图像数据集中，常见的转换包括旋转、翻转、裁剪或调整亮度。 在文本数据中，增强可能涉及释义句子、替换同义词或添加诸如拼写错误之类的噪声。 核心思想是创建原始数据的变体，这些变体仍然是现实的并且与任务相关，确保模型学习到稳健的模式而不是记忆特定的示例。
在实践中，数据增强被集成到训练管道中。在每个训练迭代（epoch）期间，使用预定义的增强规则随机修改原始数据。例如，为图像分类训练的卷积神经网络（CNN）可能会接收到成批的图像，其中每个图像都随机水平翻转、旋转几度或稍微改变颜色。这种随机性确保了模型很少看到完全相同的输入两次，迫使其专注于不变特征（例如，边缘、形状）而不是表面细节。对于基于文本的模型，增强可能涉及将单词与同义词交换或屏蔽句子的一部分，这有助于模型处理不同的措辞或拼写变体。开发人员经常使用 TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 等库来自动化这些操作。
当使用小型或不平衡的数据集时，数据增强的好处最为明显。通过人为地扩展数据，模型不太可能过度拟合——记住训练示例而不是学习可泛化的模式。例如，具有罕见疾病有限示例的医学成像数据集可以使用增强来模拟光照或方向的变化，从而减少对更常见病例的偏差。但是，并非所有增强都普遍适用：垂直翻转手写数字“6”可能会将其变成“9”，从而引入标签错误。开发人员必须仔细选择与问题领域相符的增强。例如，在语音识别中，添加背景噪声可能会提高鲁棒性，但改变音调可能会扭曲关键的语音细节。平衡现实主义和多样性是有效增强的关键。