神经增强是指通过修改神经网络的架构、训练数据或学习过程来增强其能力的技术。其目标是提高性能、使模型适应新任务，或解决数据稀缺或计算约束等限制。与简单地扩大模型规模不同，神经增强侧重于战略性修改，以添加新组件或调整现有组件。 例如，可以为特定任务增加网络的层数，或者可以通过合成示例丰富其训练数据，以提高泛化能力。
一个常见的例子是渐进式神经网络，它为新任务逐步添加新的网络“列”，同时保留先前学习的知识。这使模型能够处理多个任务，而不会忘记早期的学习。另一种方法是通过生成模型进行数据增强，其中像 GAN 这样的工具生成合成训练数据，以填补真实数据集中的空白。例如，在有限的患者扫描上训练的医学成像模型可以使用 GAN 生成的图像来提高肿瘤检测的准确性。此外，外部记忆模块（如神经图灵机中所示）通过读/写记忆来增强网络，使其能够解决需要复杂推理或长期依赖性的任务。
对于开发人员来说，实施神经增强通常涉及 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。例如，迁移学习（一种架构增强形式）可能涉及通过替换预训练的视觉模型（例如 ResNet）的最终层来在较小的数据集上重新训练它。 像 Hugging Face 的 Transformers 这样的工具简化了通过微调将语言模型适应新任务的过程。 主要优点包括更好地适应新领域、通过预训练组件减少训练时间以及在低数据场景中提高性能。 通过战略性地增强网络，开发人员可以创建更强大、更灵活的模型，而无需从头开始或仅依赖海量数据集。