什么是数据增强，以及在小型数据集上训练模型时，它为何有用？
数据增强是一种通过对现有数据应用修改版本来人为增加训练数据集大小和多样性的技术。您不是收集新数据，而是通过图像翻转、调整亮度、添加噪声或改写文本等转换来创建原始样本的变体。例如，一张猫的照片可以通过旋转、裁剪或颜色偏移来生成新的训练样本。这种方法通过让模型接触更广泛的场景，而无需额外的真实世界数据收集，帮助模型更好地泛化。
数据增强对于小型数据集的主要好处是减少过拟合。当数据集有限时，模型倾向于记忆特定的样本，而不是学习通用的模式。增强引入了可变性，使得模型更难依赖精确的数据点。例如，在图像分类中，水平翻转图像迫使模型无论方向如何都能识别物体。这种可变性模仿了真实世界的条件，提高了模型处理未见数据的能力。此外，增强可以通过为代表性不足的类别生成更多样本来补偿类别不平衡，这在使用小型、不均匀数据集时至关重要。
实际实现因数据类型而异。对于图像，TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 PyTorch 的 transforms 等工具可以应用旋转、缩放或裁剪。在自然语言处理中，文本数据可以通过同义词替换、句子重排或反向翻译（将文本翻译成另一种语言再翻译回来）进行增强。音频数据可能涉及添加背景噪声或改变音高。一个关键的考虑因素是确保转换对于任务是现实的——例如，垂直翻转医学图像可能会产生不真实的解剖结构，从而损害性能。通过仔细选择增强策略，开发者可以最大化有限数据的效用，同时保持模型的准确性。