Le tecniche di aumento dei dati dovrebbero essere utilizzate per il deep learning per aumentare le dimensioni dei set di dati e ridurre le possibilità di overfitting. Creando più dati con trasformazioni come la rotazione, il ridimensionamento e il ritaglio delle immagini, i modelli di deep learning possono trarre vantaggio da set di dati più grandi e diversificati. Questi punti dati aumentati aiutano anche il modello a riconoscere e applicare concetti di apprendimento generalizzabili a nuovi input, con conseguenti prestazioni migliori e maggiore precisione.
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