データ拡張の目的と限界

解説

正解 C

この問題の論点：データ拡張の目的と限界

選択肢ごとの解説

1. A

   適切

   変化を加えたデータで学習すると、モデルは個々の画像の細部を丸暗記しにくくなります。AlexNetの論文でも、過学習を抑える手軽な方法としてデータ拡張が使われました。

2. B

   適切

   左右反転や小さな回転で猫が犬に変わらないことを、変換したデータとして示します。モデルはこうした変化に左右されない特徴を学び、変化に対する不変性を身につけます。

3. C

   不適切 正解

   データ拡張は、元のデータを変換して見え方を変えるだけです。元のデータにない種類の物体の情報は作り出せません。認識させたい種類のデータは、別に集めてラベルを付ける必要があります。

4. D

   適切

   ドロップアウトは学習中のモデルの構造に、L2正則化は損失関数に手を加えます。データ拡張は学習に使うデータを変換する方法なので、これらと組み合わせて使えます。