数据增强在半监督学习中起着至关重要的作用，它使模型能够有效地从有限的带标签数据和大量的无标签数据中学习。在半监督设置中，带标签数据是稀缺的，因此模型必须依赖无标签的示例来更好地泛化。数据增强通过创建现有数据点的变体来人为地扩展数据集，这有助于模型学习稳健的模式，而无需额外的带标签示例。例如，在图像任务中，诸如旋转、裁剪或颜色调整之类的技术会生成各种训练样本，从而使模型对输入中的微小变化不太敏感。这在使用无标签数据时特别有用，因为它减少了对小型带标签子集的过度拟合。
数据增强在半监督学习中的一个关键好处是它在一致性正则化中的应用。在这里，模型被训练为对同一无标签输入的不同增强版本产生相似的预测。例如，如果旋转和裁剪一个无标签图像，则模型应预测两个版本的类别相同。这会强制执行预测的稳定性，有效地将无标签数据转换为“软”监督的来源。诸如 Mean Teacher 或 FixMatch 之类的技术利用了这一想法：教师模型为弱增强的无标签数据生成伪标签，而学生模型学习匹配这些标签，即使应用更强的增强（例如，噪声、模糊）也是如此。这种方法减少了对嘈杂的伪标签的依赖，并提高了泛化能力。
数据增强还有助于弥合带标签和无标签数据分布之间的差距。通过对两种类型的数据应用相同的增强策略，模型学习统一处理变化。例如，在文本任务中，可以将同义词替换或句子改组应用于带标签和无标签文本，以确保模型不会将它们视为不同的域。诸如 MixMatch 之类的实用框架通过混合增强的带标签和无标签数据，创建平滑决策边界的中间示例，从而进一步发展。这些策略使半监督模型更具数据效率，因为它们从有限的标签中提取最大价值，同时通过受控的扰动来利用无标签数据中的结构模式。