問題 No.1364
ディープラーニングの学習データを拡張する手法の一つに、2つの異なる画像データとそれぞれの正解ラベルを、ある比率を用いて数理的に線形補間し、新しい合成データと合成ラベルを作成する手法がある。このデータ拡張手法の名称はどれか。
【正解の解説】
Mixup
Mixupは、2枚の画像を混ぜ合わせ、それぞれの正解ラベルも混ぜ合わせることで、データの中間的な状態も学習させる手法です。モデルが柔軟な判断を下せるようになる効果があります。
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【その他の選択肢の解説】
Cutout
Cutoutは、画像の一部を四角い領域で塗りつぶすことで、モデルに一部が欠けても正しく認識できるようにするデータ拡張手法です。
Random Erasing
Random Erasingは、画像の一部をランダムに消去する手法です。Cutoutと同様に、モデルに頑健性を持たせるために使われます。
AutoAugment
AutoAugmentは、どのようなデータ拡張の組み合わせが最も学習に有効かを、自動で探索して見つける手法です。