数据增强和迁移学习是两种用于改进机器学习模型的技术，尤其是在训练数据有限时。虽然它们解决类似的挑战，但它们以不同的方式运作并且可以互补。数据增强通过对现有数据应用旋转、缩放或噪声注入等转换来人为地扩展数据集，帮助模型更好地泛化。另一方面，迁移学习利用从大型数据集（例如，ImageNet）上预训练的模型中获得的知识，并将其适应新的、通常较小的目标任务。两者都旨在减少过度拟合并提高数据稀缺场景中的性能，但它们通过不同的机制来实现这一点。
这些技术通常一起使用以最大化模型的有效性。例如，当对预训练的图像分类器（迁移学习）进行微调以执行数据有限的医学成像任务时，将数据增强（例如随机裁剪、亮度调整或翻转）应用于医学图像可以进一步使训练集多样化。这种组合允许模型保留从原始大型数据集中学习到的有用特征，同时适应新领域中的特定变化。另一个例子是在自然语言处理中：像 BERT 这样的预训练语言模型可以针对小型数据集上的情感分析进行微调，并将诸如同义词替换或反向翻译等文本增强技术应用于目标数据以提高鲁棒性。
虽然这两种方法都可以提高模型性能，但它们的作用不同。迁移学习通过重用学习到的模式来减少对大量标记数据集的需求，而数据增强直接操作输入数据以模拟可变性。在实践中，开发人员通常从迁移学习开始以引导模型，然后在微调期间将数据增强应用于目标数据集。但是，它们的有效性取决于问题：如果目标数据与源域差异很大（例如，卫星图像与自然照片），则仅迁移学习可能不足以胜任，并且增强对于弥合域差距至关重要。相反，如果目标数据丰富，则增强可能不太必要。了解它们的相互作用有助于平衡计算成本和性能提升。