数据增强是一种通过对现有数据应用受控修改来增加神经网络训练数据集多样性和大小的技术。这种方法通过在训练期间向模型展示各种示例，帮助模型更好地泛化到未见数据。开发者无需收集新的数据（这可能耗时或不切实际），而是创建原始数据的合成变体。这在图像处理等领域尤其有用，在这些领域中，微小的改变（例如旋转或颜色调整）可以模拟现实世界的变化，而不会改变数据的核心含义。
一个常见的例子是图像增强。旋转、翻转、裁剪或调整亮度对比度等技术应用于训练集中的图像。例如，一张旋转了 10 度的猫的照片仍然可以被识别为猫，但引入了变异性，有助于模型学习不变特征。类似地，在文本数据中，增强可能涉及同义词替换、随机单词插入/删除或释义。对于音频数据，添加背景噪声或改变播放速度可以模拟不同的录音条件。这些变换可以防止模型记住训练数据中的特定模式，从而减少过拟合并提高鲁棒性。
实现数据增强需要在真实性和多样性之间取得平衡。大多数深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，都提供内置工具。例如，TensorFlow 的 ImageDataGenerator 允许开发者指定图像数据的旋转范围、缩放级别或水平翻转。在 PyTorch 中，torchvision.transforms 模块提供类似的功能。也可以使用 Albumentations 等库创建自定义增强，用于更专业的任务。一个关键考虑因素是确保变换与现实世界场景一致。例如，如果解剖结构具有固定的方向，则水平翻转医学图像可能没有意义。开发者必须验证增强数据保留了有意义的标签，并反映了问题领域合理的变异。