Now Loading...

Now Loading...

Cutout

Cutout

Cutoutはデータ拡張(データオーグメンテーション)の手法の一つです。

この手法では画像中のランダムな位置において正方形領域で画像をマスクします。一般的にマスクについてはサイズの固定された正方形を利用して、画素の値は画像の平均、場所をランダムに決められます(画像からはみ出すことも可能)。
この方法はマスクの形よりもサイズの方が重要であるといった点で最もシンプルな正方形でマスクするデータ拡張の手法ですが、学習に必要な情報を削ってしまい、非効率であるという欠点があります。しかし、モデルが特定の領域における特徴への依存を防ぎ、広域的な情報を有効に利用できるといった点があります。

クイズ

データオーグメンテーションの手法の一つであるCutoutについて述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    Cutoutは画像中のランダムな位置において正方形領域で画像をマスクする手法です(画像からはみ出すことも可)。この手法では学習に必要な情報の欠如によって学習効率は下がりますが、特定の特徴に依存することがなくなるので、広域的な情報を有効活用できます。

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか? 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AIエンジニアを目指すならE資格

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験に必要となるE資格認定プログラムを割引価格で提供中です。最短合格を目指す方向けのスピードパッケージを70,000円で提供中。(一発合格で33,000円のキャッシュバックキャンペーンも実施中です) zero to one E資格 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

関連ワード

ディープラーニングの手法

畳み込みニューラルネットワーク

深層生成モデル

画像認識分野

音声処理と自然言語処理分野

深層強化学習分野

モデルの解釈性とその対応

モデルの軽量化