過学習

過学習とは

学習データに適合しすぎてしまったがために、学習データ以外のデータでは正解率が低くなってしまう状態のこと。つまり、学習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

学習データを増やす

学習データのバリエーションが増えるほど、まだ見たことのないデータに対する対応力が上がる。

モデルを簡単なものに変更する

正則化する