過学習
https://2.bp.blogspot.com/-wSQ2eVTRAeM/VkLHVmYCEQI/AAAAAAAA0VQ/vgfU8DURzb0/s800/studynight_boy.png
「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です。
過学習だと、真の関数に対する誤差が大きくなる。（overfitting）
モデルの複雑さが大きいともいう。
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。