過学習

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過学習とは

パターン認識などの機械学習において、過度の教師あり学習を行った場合、未学習の問いに対して正しく答えを出力できなくなる現象。学習のしすぎによって判断の基準が厳しくなるため、少しでもパターンが異なると誤った答えを出力してしまうことを指す。

もとのデータに過度に適合化してしまうと、汎用性がなくなる。

過学習の対処法

モデルを簡単なものに変更

簡単にしすぎると、誤った答えを出力してしまうのでリスクがある。

データの正則化

データを増やす

これらの中では最もベストな方法である。

参考リンク