読み方：ランダムフリップ

Random Flip【ランダムフリップ】

概要

Random Flipとは、機械学習におけるデータ拡張手法の一つで、学習に用いる画像データを左右もしくは上下に反転させて新たな学習データとするもの。同じ被写体について、異なる向きで写っている様子を学習させることができる。

データ拡張は機械学習に用いる学習データに加工を施して新しい学習データを生成する手法である。データの意味を保ったまま量や多様性を増やし、過学習を抑えて未知データに対する精度（汎化性能）を向上させる効果がある。

Random Flipは画像を学習するモデルに適用される拡張手法の一つで、画像を左右あるいは上下に反転して被写体の向きを変えた画像を生成してモデルに与える。反転処理は学習の過程でランダムに行われ、データセットそのものを増やす必要はない。様々な向きの画像を学習することで、向きに依存せずに普遍的な特徴から物体を識別できるようになる。

なお、文字や数字、記号や標識のように、反転させると意味を失ったり異なる意味に変化して可能性がある対象には適用すべきでないため、対象が反転しても意味が変わらないかどうか事前によく検討しておく必要がある。