PCA Color Augmentationを拡張してTensorFlow/Keras向けに実装したPCA Color AugmentationはAlexNetの論文に示された画像向けのData Augmentationですが、画像用だけではなく、テンソルの固有値分解をすることで構造化データに対しても使えるようにしてみました。これの解説と効果を書きます。 リポジトリ こちら https://github.com/koshian2/PCAColorAugmentation PCA Color Augmentationとは？ AlexNetの論文に出てきた画像向けData Augmentationアルゴリズム。主成分分析を用いて、カラーチャンネルあたりの固有値、固有ベクトルを計算し、それをもとに色（データ）の分布に見合ったノイズを付加する。 一言で言えば、よく用いられているカラーチャンネルシフトよりもかなり自然で賢いアルゴリズムですね。AlexNet自体はディープラーニングの論文で1､2を争
