ガウシアンノイズとは、確率密度関数が正規分布（ガウス分布）に従う揺らぎや雑音のことです。AIや機械学習の分野では、モデルの汎用性を高めるデータ拡張や、生成モデルの学習において重要な役割を果たします。
ガウシアンノイズとは
一言でいうとガウシアンノイズとは、自然界や測定機器で発生するランダムな誤差を数学的にモデル化した、正規分布に従う雑音のことです。
詳しく解説
ガウシアンノイズは、平均値を中心に左右対称の鐘型カーブを描く確率分布を持つノイズです。電子回路の熱雑音やピクセルの光量ゆらぎなど、多くの自然現象がこの分布に従うため、シミュレーションやモデルの評価において基準としてよく使われます。機械学習においては、あえて入力データにこのノイズを加えることで、モデルが過学習（オーバーフィッティング）を起こすのを防ぎ、未知のデータに対する頑健性を向上させるデータ拡張の手法として広く利用されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、ディープラーニングにおけるデータ拡張（データオーグメンテーション）が挙げられます。画像認識モデルを訓練する際、元の画像にわずかなガウシアンノイズを重畳させることで、暗い場所やノイズの多い環境で撮影された画像に対する認識精度を高めることができます。また、拡散モデルなどの生成AIにおいても、画像をノイズまみれにする過程や、逆にガウシアンノイズから画像を生成するプロセスの学習に不可欠な要素となっています。
似た用語との違い
ソルト＆ペッパーノイズなどのインパルス性ノイズが一部の画素が極端に黒や白に変化する突発的な雑音であるのに対し、ガウシアンノイズはすべての画素に対して連続的かつ微小な揺らぎがランダムに加わる点が異なります。
注意点
注意点として、過剰なガウシアンノイズをデータに加えると、モデルが本来の重要な特徴まで見失ってしまい、かえって認識精度が低下することが挙げられます。ノイズの分散（強さ）の調整には適切なチューニングが必要です。