特徴的な現象

特徴的な現象

過学習

任意のデータをINPUTして学習させるが、学習させすぎるとその学習データに特化しすぎてしまい、幅を持たせたデータの分類結果、予測結果が間違ったものとなってしまうこと。

例えば、「犬」のテストデータを与えて、画像解析させたケース

このケースで、テストデータを学習させすぎると「犬」の細かい特徴まで捉えてしまう（過学習）。

結果、何かのテストデータをINPUTして判定させたときに、細かい特徴の差異を判断してしまい、正しい結果を出せなくなってしまう。

回避方法：

1. ホールド・アウト法

2. K-分割交差検証

3. 正則化

汎化能力

汎化とは「様々な事柄に対して共通点を見つけ、より広い概念として捉えなおすこと」。英単語だと「generalization」で、一般化と呼んだ方がイメージ湧きやすいかもしれない。

汎化能力とは「新しい状況に遭遇しても、既知の事柄との共通点を見つけ、既存のノウハウを活用して対応できる能力」

【例】

https://shakelog.com/wp-content/uploads/2017/06/generalization_1.png