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過学習

過学習

過学習とはある訓練データにのみ過度に対応した状態になってしまい、他の予測したいデータに対応できなくなってしまう状態の事を言います。

過学習が起きる原因としては主に2つ挙げられます。1つ目はパラメータが多すぎて表現力が高いモデルであるという事。2つ目は訓練データが少ない事が挙げられます。

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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