問題 No.973
画像認識の学習データとして、画像を「左右反転」「回転」「トリミング」するデータ拡張を行う最大のメリットは「【 】」である。
【正解の解説】
モデルの汎化性能を高め、未知のデータに対して頑健にする
左右反転や回転をさせることで、モデルに「見え方が多少変わっても同じ物体である」ことを学習させます。これにより、未知の画像が入力されても柔軟に正解できる能力（汎化性能）が高まり、現実の多様なデータに対して強くなります。
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【その他の選択肢の解説】
学習時間を大幅に短縮できる
データ拡張を行うと、学習するデータの数が増えるため、むしろ学習時間は長くなる傾向があります。
画像の解像度を自動的に高める
データ拡張は画像を加工して増やすだけであり、解像度自体を向上させる（高画質化する）わけではありません。
AIが物体を認識する確率を100％にする
いかなるデータ拡張を行っても、AIが確実に100％認識できるという保証はありません。