正規化とは
学習の前に、画像の明るさなど数値の幅・基準をそろえる下ごしらえ(前処理)のこと。
生成AIパスポート公式シラバス(2026年2月試験より適用)第3章「現在の生成AIの動向」の収載語です。
まず1問、解いてみる
この語が登場する、当サイトの問題です。
画像生成AIの学習でよく行われる「データの水増し(データ拡張、augmentation)」とは、どのような処理か。
- A手持ちの画像を回転・反転・拡大縮小するなどして、少ない元データから多くの学習用画像を作り出す処理
- B集めた画像から個人が写り込んだものを取り除き、学習に使ってよい画像だけを選び出す処理
- C画像の大きさや明るさの数値をそろえて、学習の前にデータの形式を統一しておく処理
- Dよく似た画像を探して重複を削除し、学習データ全体の量を絞り込む処理
当サイトでの登場(実測)
当サイトの問題バンク321問のうち、正規化が問いや選択肢として登場する問題はまだありません。 解説・誤答の注での言及が5問あります。
※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。
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最終更新:(運営:Meritorious)
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