数据增强在少样本学习中扮演着至关重要的角色，它通过人为地扩展有限的可用训练数据，帮助模型在小数据集的情况下更好地泛化。 在少样本情景中，每个类别仅提供少量的标记示例，模型通常难以学习有意义的模式并避免过度拟合。 数据增强通过创建现有数据的变体来解决这个问题，从而模拟更大更多样化的数据集。 例如，如果一个模型需要识别只有五个训练样本的猫图像，那么对这些图像应用旋转、裁剪或颜色调整等变换可以生成新的样本，这些样本保留了核心特征，同时引入了可变性。 这迫使模型关注不变的特征（例如，形状或纹理），而不是记忆特定的像素排列。
除了增加数据集大小之外，增强还可以通过在训练期间将模型暴露于更广泛的场景来缓解过度拟合。 在少样本学习中，过度拟合的风险尤其高，因为模型缺乏足够的示例来区分噪声和真实模式。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换、句子改组或回译（将文本翻译成另一种语言再翻译回来）等技术可以创建句子的释义版本，从而教会模型识别核心语义含义，即使表面上发生变化。 同样，在音频任务中，添加背景噪声或改变音调可以帮助语音识别模型适应真实世界的变化。 这些技术确保模型不会抓住不相关的细节（例如，图像中的光照或文本中的特定词序），而是学习鲁棒的特征。
增强方法的选择取决于数据类型和任务。 对于图像，常见的方法包括几何变换（翻转、缩放）、噪声注入或风格迁移。 在 NLP 中，诸如 token 掩蔽（隐藏随机词）或上下文增强（使用语言模型替换词）之类的方法很受欢迎。 诸如 TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 之类的工具简化了开发人员实现这些技术的过程。 但是，增强的有效性取决于保留数据的底层结构——过度激进的转换可能会扭曲基本特征。 例如，将手写数字“6”旋转 180 度会将其变成“9”，这会误导模型。 因此，增强策略必须平衡多样性和真实性，确保合成数据与模型在推理期间将遇到的真实世界示例保持一致。