データ拡張

データ拡張（Data Augmentation）は、既存のデータに様々な変換を適用することによって、データセットのサイズを人工的に増加させる手法です。特に、データセットが小さいまたは制限されている場合にコンピュータビジョンのタスクでよく使用されます。元のデータのラベルを変更せずに、わずかに修正されたバージョンを作成することで、モデルがよりロバストになり、過学習の可能性を減らします。学習中に同じデータの変種を見ることによって、モデルはより多様なデータに対して一般化できるようになります。