G検定｜少数の不良品画像を学習中に多く見せたい

ANSWER & EXPLANATION

正解：D

少数クラスの学習例を増やす方法です。データの偏りと分割の影響を見ます。

選択肢のポイント

• Aアンダーサンプリングは多数クラスの学習例を減らす方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• Bクラス重み付けはクラスごとの損失への重みを変える方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• C前処理の固定は学習で決めた変換を推論時にも同様に使うことです。この設問で求めるものとは異なります。
• D正解です。少数クラスの学習例を増やす方法です。

関連キーワード

• オーバーサンプリング
• 機械学習のデータ設計

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月28日