ディープラーニングのデータ量

ディープラーニングのデータ量とは、高い精度を出すために大量の学習データが必要になる、という性質を指した言葉です。

パラメータの数が非常に多いため、データが少ないと訓練データを丸暗記してしまい、未知のデータでは役に立ちません。一般に、従来の機械学習より桁違いに多くのデータを必要とします。

足りない場合はデータ拡張や転移学習で補います。ImageNet のような大規模データセットの登場が躍進の土台になったのも、この性質があるからです。