データアブレーション

データアブレーションとは、データの変更がニューラルネットワークの性能にどのように影響を与えるかを研究するプロセスです。データセットの一部を系統的に削除または変更することで、これらの変更がモデルの学習効率や予測能力に与える影響を評価します。これにより、重要なデータ特性を特定し、データ処理戦略を最適化することができます。コンピュータビジョンの分野では、データアブレーションは画像データのどの部分がモデルの性能にとって最も重要であるかを理解するのに役立ちます。これにより、モデルの堅牢性と汎化能力が向上します。