G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの要素技術 練習問題 第40問: 画像分類の学習データを増やすデータ拡張に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

肢3が不適切です。教科書 Deep Learning (Goodfellow ら) の7.4節は、正解のクラスを変えてしまう変換を使わないよう注意が要るとし、文字認識では b と d、6 と 9 を区別しなければならないので、左右反転や180度の回転は拡張の方法として適切でないと述べています。

肢1は適切で、同じ節は、畳み込みやプーリングで部分的に平行移動に強い設計にしたモデルでも、学習画像を数画素ずらす拡張で汎化が大きく改善することが多いとしています。

肢2は適切で、入力へのノイズの注入もデータ拡張の一種とみなせるとしています。

肢4は適切で、ベンチマークの結果を比べるときはデータ拡張の効果を考えに入れることが重要だとしています。変換を選ぶときは、ラベルを変えないかどうかを課題ごとに確かめます。