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訓練誤差

訓練誤差

訓練誤差は学習時に用いた正解データと学習モデルによって算出された予測値との差を表します。

必ず訓練誤差は小さくなるように学習は進められていくので、過学習などが生じても訓練誤差は学習数に応じて小さくなります。

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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