過学習（過適合）

ニューラルネットワークで「教師あり学習」をさせている際に、度々発生してしまうことがある。

「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。

実用性より正確性が優位になってしまう

引用

AI研究所：HOME > AIが学習しすぎる？「過学習」問題とそれを抑制する方法

2021年1月6日閲覧