用語集
データ拡張でーたかくちょう
元データに加工を施して学習データを水増しし、過学習を抑え汎化性能を高める手法。
元データに加工を施して学習データを水増しし、過学習を抑え汎化性能を高める手法。
データ拡張（data augmentation）は、手元の学習データに変換や加工を施して疑似的にデータ量を増やす手法です。データが少ないと過学習を起こしやすいため、拡張によってモデルの汎化性能を高めることが狙いです。
画像であれば、回転・反転・拡大縮小（リサイズ）・明るさの変更・一部の切り取りなどを行い、1枚の画像から複数のバリエーションを作ります。文章なら語の置き換えなどが用いられます。実データを新たに集めるより低コストで多様性を確保できる一方、不自然な加工は逆効果になることもあります。正則化やドロップアウトと同じく、過学習対策の一つとして整理されます。