過学習

過学習とは、機械学習において、学習済みの情報には対応できるが、以前に学習していない未知の情報には対応できないという状態のことである。

学習するのに用いたデータに適合しすぎて、触れたことのないデータには対応できない状態。

対策として、より多くの訓練データを用意するなどということがある。

また、近似関数を求める際にユニット数を増やしすぎると、実際の学習データにグラフを合わせすぎて、真の関数とはほど遠いグラフになってしまう現象。つまり、汎化できなくなっている。