Noising
Noising（ノイジング）とは、学習データに意図的にノイズを加えることで、モデルの汎化性能を高めるためのデータ拡張手法の一つです。
過学習を防ぎ、未知の入力にも対応しやすいモデルを作る効果があります。具体的には、数値データに微小な乱数を加えたり、画像にランダムなゆらぎを入れたり、テキストの単語をわずかに変えたりすることで、訓練データの多様性を人工的に広げます。特に画像認識や音声処理、自然言語処理など、さまざまな分野で広く使われています。
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