AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その6
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問題 26 / 65
学習データの解像度がばらつく場合にモデルの汎化を高めるために最も効果的な前処理はどれか
①すべての画像を小さな固定サイズに強制リサイズすること
②コントラスト強調だけを行うこと
③グレースケール化して色情報を削ること
④入力をそのまま使い正規化のみ行うこと
⑤ランダムスケーリングやリサイズを含むデータ拡張を行うこと
学習データの解像度がばらつく場合にモデルの汎化を高めるために最も効果的な前処理はどれか
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