↑: [[G検定に関する知識]] - 手元のデータに変換を加えて水増しし、モデルを汎化させる手法 - 効果3つ: データ量が増える・過学習を防ぐ・精度が上がる - 主に画像認識で使われるが、音声・自然言語にも応用される - 注意: **意味が変わる変換は使えない**（例: 手書き数字の上下反転は6→9になる） - 6つのグループ: - **幾何変換**: クロップ / ランダムフリップ / ローテート（位置・向きのズレに強くする） - **色変化**: ブライトネス / コントラスト（光の条件に対応） - **隠蔽**: カットアウト / ランダム・イレージング（遮蔽に強くする） - **混合**: Mixup（重ねる）/ CutMix（切り貼り）（ラベルも混ぜる） - **自動化**: RandAugment（変換をランダムに自動適用） - **画像以外**: ノイジング（音声）/ パラフレージング（自然言語の言い換え） - cf. [[Mixup]], [[CutMix]], [[Cutout]], [[RandAugment]]