過学習

過学習とは、AIの学習において頻繁に見られる問題であり、訓練データに過剰に適合してしまったことにより汎用性を失った状態のことを指します。

クイズ

以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。（ア）は訓練データの不足に起因していることが殆どである。（参考：深層学習 P35）

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訓練サンプルの量が足りないことは過適合（過学習、オーバーフィッティング）を起こす最大の原因です。このような過学習が発生してしまうと、例としてリンゴを見分けるモデルでは、下の図のようなイメージで正しい判断ができなくなってしまいます。

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