解答：
① 学習時間の短縮
理由: データ拡張の主な目的は以下の通りです：
- 学習データの水増し：データ拡張により、元のデータセットを増やして学習に使用するデータの多様性を高めます。
- 過学習の抑制：データの多様性を増やすことで、モデルが訓練データに過剰に適合するのを防ぎます。
- 未知のデータに対する汎化性能の向上：データ拡張によって生成された多様なデータにより、モデルが未知のデータにも適切に対応できるようになります。
一方で、データ拡張は新たなデータを生成するための処理が加わるため、学習時間が短縮されるわけではありません。むしろ、拡張されたデータセットに対して学習を行うため、学習時間は増えることがあります。
その他の選択肢について：
- 学習データの水増し：これはデータ拡張の直接的な目的の一つです。
- 過学習の抑制：データの多様性を高めることで、過学習を防ぐことができます。
- 未知のデータに対する汎化性能の向上：データ拡張により、モデルの汎化性能が向上します。
