問題番号: No.790 (しっかりモード)

画像認識用のディープラーニングモデルを訓練する際、手元にある訓練データの枚数が少なすぎると、モデルがデータの特徴を完全に丸暗記してしまい、未知のテストデータに対応できない「過学習」が簡単に発生してしまう。この問題を効率的に回避するため、訓練画像をランダムに「左右反転」「回転」「拡大・縮小」「色調補正」したり、画像の一部をランダムに黒く塗りつぶすなどの処理を施し、モデルのロバスト性を高める手法はどれか。