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汎化誤差

汎化誤差

汎化誤差は未知のデータに対する損失を表します。

この汎化誤差は訓練誤差とは異なり、学習が進むにつれて過学習などが生じてしまうと値がとても大きくなってしまい、予測したい値とはかけ離れた値が予測される可能性があります。機械学習を行う上でこの汎化誤差を最小化することがとても重要です。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)~(ウ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 モデルを勾配降下法で学習させたとき、(ア)が(イ)されるようにパラメータが更新される。未知のデータに対する(ウ)を(イ)するようなモデルを作成することが学習の目的である。 (参考: JDLA推薦図書「深層学習」 P23 – 29」)
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    訓練データに対する誤差を訓練誤差と言い、学習時は訓練誤差を最小化するようにパラメータが更新されます。また、まだ手に入れていないデータを予測した時の誤差を汎化誤差と言います。機械学習では汎化誤差を小さくすることが目標となります。

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