データ拡張とは？
意味・定義
データ拡張とは、機械学習や深層学習モデルの訓練に使用するデータセットを人工的に増やす手法です。元のデータに対して、回転や拡大、色の変更などの処理を施し、新しいデータを生成します。これにより、モデルがより多様なデータに対して強くなり、過学習を防ぎ、性能を向上させることが期待されます。
目的・背景
データ拡張の主な目的は、限られたデータセットを有効活用してモデルの汎用性を高めることです。特に、データが不足している場合や、特定のクラスに偏りがある際には、モデルが正確に学習できないリスクが高まります。データ拡張は、こうした課題を解決するために、データの多様性を確保し、より堅牢な予測モデルの構築を可能にします。
使い方・具体例
- 画像分類のタスクで、元の画像を回転させて新たな学習データを作成することができます。これにより、異なる視点からの情報をモデルが学習できます。
- テキストデータにおいては、同義語に置き換えたり、文の構造を変更したりすることで、バリエーションを増やすことが可能です。
- 音声認識の分野では、音声データにノイズを加えることで、実際の環境に近い条件での学習が行えます。
- 医療画像において、腫瘍の位置を変えたり、サイズを調整したりすることで、特定の病変に対するモデルの感度を向上させることができます。
関連用語
まとめ
- データ拡張は、モデル訓練用のデータを人工的に増やす手法です。
- 限られたデータセットの多様性を確保し、過学習を防ぐ目的があります。
- 具体的には、画像やテキスト、音声データに対して様々な加工を施して新しいデータを生成します。
現場メモ
データ拡張を導入する際は、生成するデータの質が重要です。無理にデータを加工すると、モデルが学習する際にノイズを取り込んでしまうリスクがあります。また、どの程度の変化が効果的かを見極めるために、実験を重ねる必要があります。