問題
画像認識におけるデータ拡張の例として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 画像の一部を回転・反転させたデータを追加する
- B. 正解ラベルをすべて削除する
- C. 学習率を0に固定する
- D. モデルの出力層を必ずRNNに置き換える
データ拡張
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: A）
正解はA。データ拡張は、既存のデータに変換を加えて、学習データの多様性を増やす手法である。画像認識では、回転、反転、切り抜き、色調変更などが典型例である。過学習を抑え、未知データへの汎化性能を高める目的で使われる。Bは教師あり学習に必要なラベルを失う操作であり、CやDはデータ拡張の説明ではない。