数据增强是一种通过对现有数据集应用变换来增加训练数据多样性和数量的技术。这有助于深度学习模型更好地泛化到未见过的数据，并减少过拟合，即模型记住训练样本而不是学习有意义的模式。通过人为地扩展数据集，数据增强使模型能够接触到更广泛的真实场景中可能遇到的变化，从而在无需手动收集新数据的情况下提高模型的鲁棒性。
在实践中，数据增强将特定于领域的修改应用于输入数据。对于图像任务，常见的变换包括旋转、翻转、裁剪、缩放或调整亮度及对比度。例如，一个训练用于对动物进行分类的模型可能会看到一张水平翻转的猫的图像，使其对动物朝向的方向保持不变。在自然语言处理 (NLP) 中，文本增强可能涉及同义词替换、句子洗牌或反向翻译（将文本翻译成另一种语言然后再翻译回来）。音频数据可以通过噪声注入、音高偏移或时间拉伸进行增强。这些变换模拟了真实世界的可变性，例如图像中的光照变化或语音中的口音，模型在推理过程中必须处理这些变化。
实施数据增强需要在真实性和计算效率之间取得平衡。过于激进的变换——比如图像中的极端旋转或文本中无意义的单词替换——可能会扭曲数据并使模型感到困惑。TensorFlow 和 PyTorch 等框架提供了内置工具（例如，torchvision.transforms）以在训练期间动态应用数据增强。例如，在 PyTorch 图像管道中，可以使用几行代码应用随机裁剪和水平翻转。开发人员经常以验证性能为指导来试验数据增强策略。组合多种技术（例如，旋转 + 颜色抖动）可以进一步增强模型的弹性。总而言之，数据增强是一种实用的、具有成本效益的方式，可以通过更有效地利用现有数据来提高模型性能。