問題
機械学習における過学習（オーバーフィッティング）への対策として最も適切なものはどれか。
選択肢
- 1訓練データを増やし、正則化を導入する
- 2モデルの複雑度を上げ、パラメータを増やす
- 3検証データも訓練に使う
- 4学習率を極端に大きくする
正解
1. 訓練データを増やし、正則化を導入する
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解説
過学習は、モデルが訓練データに過剰適合し、未知データへの汎化性能が低下する現象。対策は①訓練データの増加、②L1/L2正則化、③ドロップアウト、④早期終了、⑤交差検証など。複雑度を上げると過学習が悪化、検証データの訓練利用はリーケージとなる。
一問一答
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