↑: [[G検定に関する知識]] - 元画像を加工して学習データを増やし、モデルの汎化性能を高める手法 - 主な手法 - **Flip（反転）**：左右・上下反転（左右のみではない） - **Rotate（回転）**：ランダムに回転→回転に強いモデルに - **Crop（切り出し）**：一部を切り取る→位置ずれに**強い**モデルに（弱くなるは誤り） - **Brightness（輝度調整）**：**画像全体**の明るさを変更（一部だけではない） - **Noise付加**：ノイズを混ぜて画質変化に対応