数据增强通过增加训练数据的多样性来提高模型准确性，这有助于模型更好地泛化到未见过的示例。当模型在有限或重复的数据上进行训练时，存在过拟合的风险——即记忆训练集中的特定模式，而不是学习可泛化的特征。增强通过对现有样本应用变换（如旋转、翻转或添加噪声）来人为地扩展数据集。例如，在图像分类中，水平翻转猫的照片或调整其亮度可以创建新的变体，这些变体教会模型识别不同方向或光照条件下的猫。这减少了过拟合，并提高了模型处理现实世界变化的能力。
然而，增强的效果取决于变换与问题背景的契合程度。例如，在医学影像中，随机旋转 X 光片可能会引入不切实际的方向，混淆模型。类似地，在自然语言处理 (NLP) 中，过度同义词替换文本数据可能会扭曲句子含义。选择不当的增强会通过引入不相关噪声来降低准确性。开发者必须验证增强是否保留了数据的语义含义。例如，向音频文件添加轻微高斯噪声可能会提高语音识别的鲁棒性，但扭曲音高可能会破坏语音模式。测试不同的增强策略并通过验证准确性衡量其影响至关重要。
为了最大化准确性提升，开发者应平衡增强强度。过度增强（例如，极端的图像失真）会使数据难以识别，而不足增强则使模型容易过拟合。一种常见的方法是使用特定领域的库，例如 TensorFlow 的 tf.image 用于图像或 NLPAug 用于文本。例如，在一个手写数字分类项目中，应用旋转（±15 度）和轻微缩放，通过模拟手写体的自然变化，将测试准确性从 92% 提高到 96%。类似地，在 NLP 任务中，回译（将文本翻译成另一种语言再翻译回来）等技术可以增强模型对释义的理解。监控训练曲线是否有过拟合迹象（例如，训练准确性和验证准确性之间的巨大差距）有助于动态调整增强水平。