数据增强在提高视觉-语言模型的性能中起着关键作用，它通过多样化训练数据集而不需要额外的标注数据。这些通常处理并关联视觉和文本信息的模型，在有限数据集上训练时往往会面临过拟合的问题。通过应用数据增强技术，开发人员可以人工扩展数据集。这可以包括诸如旋转图像、改变亮度或裁剪等变换，帮助模型学习在不同表现形式中识别和关联概念。
例如，在训练一个模型以理解与图像相关的标题时，您可能会通过轻微的位移、旋转或颜色调整来增强图像。同时，文本增强可以涉及对句子进行改述或改变词序，同时保持意思不变。这种图像和文本的同时增强确保模型以更具泛化能力的方式学习概念的关联，从而适应它在现实场景中可能遇到的变化。
此外，数据增强还可以帮助提高模型的鲁棒性。通过在训练过程中让模型接触不同的场景——例如图像中的不同光照条件或描述中的不同措辞——模型将更好地处理意外输入。例如，如果在推断期间模型遇到一个与训练集中略有不同的图像，增强的训练数据可以帮助其正确理解输入。这导致了在实际应用中的更好表现，例如图像标题生成或视觉问答，在这些应用中准确性和多样性对于提供有用的输出至关重要。