数据增强和正则化是两种不同的技术，用于改进机器学习模型，但它们解决的是不同的挑战。数据增强侧重于扩展或修改训练数据，以帮助模型更好地泛化到未见过的示例。这在图像或文本处理等领域很常见，在这些领域中，原始数据可以被更改，而不会改变其基本含义。 例如，在计算机视觉中，图像可能会被旋转、裁剪或颜色调整，以创建原始数据集的变体。 在自然语言处理 (NLP) 中，文本数据可能会被释义或用同义词进行扩充。 目标是让模型接触到更广泛的场景，通过降低模型对输入中细微变化的敏感度来减少过拟合。
另一方面，正则化是在训练过程中应用的一组技术，以防止模型变得过于复杂并记住训练数据。 这是通过向模型的学习算法添加约束或惩罚来实现的。 例如，L1 或 L2 正则化会向损失函数添加一个惩罚项，从而阻止神经网络中的大权重。 另一个例子是 dropout，它在训练期间随机停用神经元，以迫使网络依赖于不同的特征。 正则化的工作原理是，通过略微增加训练误差来换取更大程度地减少泛化误差，从而确保模型在新数据上表现良好，而不会过度依赖训练集中的噪声。
关键的区别在于它们的范围和应用。 数据增强对数据本身进行操作，人为地增加数据集的大小和多样性，而正则化则修改学习过程以限制模型的能力。 例如，在图像分类任务中，数据增强可能涉及向训练图像添加随机噪声，而正则化可能涉及在神经网络架构中使用 dropout 层。 这两种技术都旨在提高泛化能力，但从不同的角度解决问题：数据增强丰富了输入空间，而正则化直接限制了模型对训练数据的适应程度。 开发人员通常将它们一起使用——数据增强创建更强大的数据集，而正则化确保模型即使在数据改进后也不会过度拟合。