RandAugment（ランダムオーグメント）とは、画像を対象としたデータ拡張の手法の一つで、さまざまな変換操作の中からランダムに選択し、一定の強度で画像に変形を加える方法です。

画像認識タスクにおいて、入力画像のバリエーションを増やすことで、モデルが多様な視覚パターンに対応できるようになり、汎化性能の向上が期待されます。たとえば、回転、平行移動、色調変更などの処理を自動的かつランダムに適用することで、より強力なモデル訓練が可能になります。操作の種類と強度だけを指定すればよいため、従来の手法に比べて実装やチューニングが容易であり、画像分類や物体検出などの分野で広く利用されています。