画像認識におけるデータ拡張（Data Augmentation）に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
訓練画像に対して水平反転、ランダム回転、クロッピング、色調変更などの変換を施すことで、データの多様性を疑似的に増やし、過学習を抑えて汎化性能を高める。
イ
テストデータセットの枚数を100倍に増やして、評価指標のスコアを人為的に吊り上げる手法である。
ウ
数字認識（MNISTなど）において「6」と「9」を区別するために、上下反転を無制限に適用すべきである。
エ
データ拡張を行うと、モデルの学習が1エポックで即座に収束し、学習時間が大幅に短縮される。