HOMELv015 入力データに微小なノイズを加えることで、モデルのロバスト性を高める手法はどれか。 2026年3月12日 データ拡張(Data Augmentation)はモデルがノイズに強くなるよう学習を支援する。 単一のネットワークでバウンディングボックスの座標とクラス確率を同時に出力するモデルはどれか。 勾配の指数移動平均を用いて、学習率をパラメータごとに動的に変更するアルゴリズムはどれか。