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57問: 画像のデータ拡張の手法である RandAugment (Cubuk ら) の説明として、最も適切なものはどれか。

「変換の数 N と、どの変換にも共通の強さ M を決めればよく…」が適切です。Cubuk らの論文は、従来の自動データ拡張が小さな代理タスクで別に探索する段階を必要とし、計算が重く、モデルやデータの大きさに合わせて強さを変えられない点を問題とし、探索空間を N と M の2つに絞ることで、目的のタスクで直接調整できるようにしました。

「強化学習で探索し…方策を大きなモデルの学習に移す」は、AutoAugment などの従来法の説明です。「変換の種類ごとに別々の強さ」は逆で、RandAugment はどの変換にも共通の強さ M を使います。

「左右反転と切り抜きの2種類」は誤りで、候補は恒等変換・回転・せん断・平行移動・明るさ・コントラストなど14種類です。N と M を大きくするほど正則化が強くなる点も押さえましょう。