数据增强之所以重要，是因为它通过人为地扩展训练数据集，帮助机器学习模型更好地泛化到真实场景。 当模型在有限或重复的数据集上进行训练时，它可能会记住特定于该数据集的模式（过拟合），而不是学习适应性特征。 增强技术会将受控的变化引入训练数据中，从而模仿模型在实践中会遇到的多样性。 这缩小了“完美”训练环境与真实世界数据的混乱、不可预测条件之间的差距。
例如，在基于图像的任务（如对象检测）中，简单的转换（如旋转、翻转或调整亮度）可以模拟相机角度、光照或对象方向的变化。 在这些增强图像上训练的模型变得对这些变化具有鲁棒性。 同样，在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换、句子改组或添加拼写错误等技术可以帮助模型处理语法变体或拼写错误。 如果没有增强，文本分类器在面对略有改写的句子或非正式语言时可能会失败。 这些技术是特定于领域的，但具有共同的目标：让模型接触到更广泛的输入模式，而无需手动收集新数据。
除了提高泛化能力之外，增强还解决了实际限制。 收集和标记大型数据集既耗时又昂贵，尤其是在医学成像或工业缺陷检测等利基领域。 增强允许开发人员最大限度地提高现有数据的价值，从而减少对昂贵的数据收集工作的依赖。 它还有助于平衡不平衡的数据集——例如，通过对分类任务中的稀有类别进行过采样。 虽然增强不能替代高质量数据，但它是一种经济高效的提高模型性能的方法，尤其是在数据稀缺或统一是瓶颈时。 像 TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 这样的工具可以轻松地将增强集成到训练管道中，只需最少的代码更改即可获得显着的好处。