拓展训练是指通过引入与原数据集不同的数据，来增加模型对于新数据的适应能力。它旨在提高模型的泛化能力，使其在面对未知数据时具有更好的表现力。
在机器学习任务中，数据是至关重要的。拓展训练通过不断引入新的数据，可以使模型具有更加广泛的应用范围，可以处理更加丰富和多样的数据。它可以帮助我们更好地理解数据的特征，发现新的模式和规律，从而优化算法的性能。
此外，拓展训练还可以有效地防止模型的过拟合问题。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。在拓展训练中，通过引入更多的数据，可以使模型更加平滑，避免对训练集中噪声数据的过分拟合，从而提高了模型的泛化能力。