機械学習モデルの過学習(オーバーフィッティング)を防ぐための手法として誤っているものはどれか? 2025.07.30 機械学習モデルの過学習(オーバーフィッティング)を防ぐための手法として誤っているものはどれか? トレーニングデータを減らしてモデルが吸収できる情報量を制限する ドロップアウトやL2正則化を導入する 交差検証を用いてハイパーパラメータを調整する 画像であればランダムクロップや回転などのデータ拡張を行う 過学習はモデルが訓練データのノイズまで覚え込み未知データで性能が落ちる現象である。一般的な対策はデータ量を増やし正則化やデータ拡張で多様性を高め、交差検証で汎化性能を推定しながらモデル容量を調節することだ。データを意図的に減らす方法は情報源を失い汎化性能をむしろ悪化させるため誤ったアプローチとされる。 クイズタグ: AIと機械学習の違い関連記事 AIと機械学習の違いクイズ!【問題 全10問・答え付き】 | 2025年07月版