【G検定過去問風テスト】データ拡張手法「CutMix」の特徴と正解ラベルの扱いを完全マスター！

2026年7月29日 2026年7月29日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の学習時によく用いられるデータ拡張手法「CutMix」に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）2つの異なる画像を半透明に重ね合わせ、重ねた比率（ピクセル全体の線形結合）に応じて正解ラベルをブレンドする手法である。
B）画像の一部分を正方形などの四角形（矩形領域）で黒く塗りつぶして隠し、遮蔽に対する頑健性を高める手法である。
C）片方の画像の一部を切り抜いて、もう片方の画像に貼り付け、切り貼りした面積の比率に応じて正解ラベルをブレンドする手法である。
D）様々あるデータ拡張手法の中から、どれを・どの強さで適用するかを単純なルールに従って自動でランダムに選択・実行し、計算コストを削減する手法である。

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正解: ○）C）片方の画像の一部を切り抜いて、もう片方の画像に貼り付け、切り貼りした面積の比率に応じて正解ラベルをブレンドする手法である。

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

CutMixは「切り貼り」が特徴で、片方の一部をもう片方に貼り付ける。
正解ラベルは、切り貼りした「面積の比率」でブレンドされる。
似た用語である「Mixup」や「Cutout」との違いをセットで覚えるのが合格のコツ！

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

「CutMix」という名前を聞くと、なんだか難しそうに聞こえますよね。
イメージとしては、「スクラップブックのコラージュ工作」を思い浮かべてみてください。
例えば、犬の写真の上に、猫の写真の一部を四角く切り取って「ペタッ」と貼り付けます。この時、AIには「犬の絵の中に猫が一部混ざっているよ」と教えてあげます。ただし、適当に混ぜるのではなく、「猫のパーツが全体の何％くらいの面積を占めているか」を計算して、正解ラベルの割合（例：犬0.6、猫0.4など）も一緒に調整して学習させます。これにより、画像の一部が隠れたり別の物体が入り込んできたりしても、タフに認識できるようになるのです！

■ 選択肢の解説

A) Mixup（×）: 2つの画像を半透明に重ね合わせる（ブレンドする）手法の説明です。透かし絵のように全体が重なるのがMixup、切り貼りするのがCutMixです。
B) Cutout（×）: 画像の一部を黒（ゼロ）や単色で塗りつぶして隠す手法の説明です。こちらは画像を別の画像に置き換えるのではなく、ただ見えなくして隠れ身の術対策を訓練します。
C) CutMix（○）: 正解です！ 片方の画像の一部を切り抜いて、もう片方に貼り付ける（Cut & Mix）手法であり、ラベルの割り当ても面積比で行われます。
D) RandAugument（×）: どの拡張手法をどの強さで適用するかを自動でランダムに選択し、計算コストを劇的に削減する手法の説明です。名前の通り「ランダムな拡張の自動化」を指します。