数据增强在半监督学习 (SSL) 中起着至关重要的作用，它使模型能够有效地从有限的标记数据和大量的未标记数据中学习。 在 SSL 中，目标是利用未标记的示例来提高标记数据稀缺时模型的性能。 数据增强通过对数据进行转换（保留数据的语义含义）来人为地扩展训练数据集，从而有助于实现这一目标。 通过创建现有样本的各种版本，模型学习识别潜在的模式，并变得对真实世界数据中的噪声和变化更加鲁棒。 这一过程在 SSL 中尤其有价值，因为它允许未标记数据对训练做出有意义的贡献，即使没有明确的标签。
数据增强在 SSL 中的一个关键应用是在一致性正则化中。 例如，像 FixMatch 和 UDA（无监督数据增强）这样的方法应用弱增强（例如，图像的小裁剪或旋转）来为未标记数据生成伪标签，然后使用强增强（例如，颜色失真或 CutOut）来训练模型，使其在两个版本中产生一致的预测。 在文本中，像回译或随机标记屏蔽这样的技术会创建不同的输入变体，帮助模型更好地泛化。 对于音频，速度调整或背景噪声注入可以模拟不同的环境。 这些转换确保模型专注于不变特征，而不是记住特定的数据点，这在标记示例有限时至关重要。
从技术角度来看，SSL 中的数据增强通过将模型暴露于更广泛的数据场景来减少过拟合。 它还可以通过鼓励增强视图之间的一致性，来减轻伪标签中确认偏差的风险——未标记数据上不正确的模型预测可能会传播错误。 开发人员必须平衡增强强度：过于激进的转换可能会扭曲语义内容，而较弱的转换则提供不足够的多样性。 像 TensorFlow 的 tf.image 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 这样的工具提供了内置函数来简化实现。 通过将增强管道集成到 SSL 工作流程中，即使使用小型标记数据集，开发人员也可以显着提高模型的准确性和鲁棒性。