猫を検出するために教師あり画像分類器をトレーニングしています。合計1,000枚の画像と、100枚の固定テストセットがあります。誤分類の75%以上が、飼い主が猫を逆さまに抱いているときに発生することに気づきました。この種のエラーを具体的に減らすには、どの手法が有効ですか？

猫が逆さまに抱かれている画像で誤分類が頻繁に発生しているため、モデルがそのような姿勢の猫を認識できていないことが示唆されます。トレーニングデータに回転バリエーションのある画像を追加することで、モデルはさまざまな向きの猫を学習し、ロバスト性が向上します。トレーニングエポック数を増やしても、既存のデータパターンしか学習しないため、新しい姿勢の認識には繋がりません。レイヤーの追加やドロップアウト率の調整は、モデルの複雑性や汎化能力に影響を与えますが、特定の姿勢の認識不足という根本的な問題には直接対処しません。