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次元の呪い

次元の呪い

次元(=ニューラルネットワークでの入力データとなる特徴量)の数が増えるほど高い精度のモデルを作るために必要なデータ量が指数関数的に増えてします現象のことを次元の呪いと言います。

クイズ

特徴量の過多によって生じる次元の呪いについて、この現象の説明とその解決策について最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    次元の呪いはロボット制御などの連続値のデータを扱う際に状態や行動の数が指数的に増大してしまうことによって起こります。この現象が起こると汎化性能が低下します。主な対処法は特徴量に見合った量のデータを準備すること、特徴選択を行うこと、次元削減を行うことが挙げられます。

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