過学習
「過学習（過適合）」とは、学習（訓練）データにあまりに適合しすぎて、学習（訓練）データでは正解率が高いのに学習（訓練）データとは異なるデータ（例えば、評価データ）では正解率が低くなってしまう、つまり、学習（訓練）データだけに最適化されてしまって汎用性がない状態に陥ること。
過学習を抑制する方法
①　学習データの数を増やす。
②　モデルを簡単なものに変更する、又は、ドロップアウトする。
③　正則化する。
URL：https://ai-kenkyujo.com/2018/10/16/kagakushu/
タイトル名：AIが学習しすぎる？「過学習」問題とそれを抑制する方法
Webサイト：AI研究所
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