過学習
overfitting
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AIが訓練データに対して過剰に最適化され、新しいデータに対する汎化性能が低下することを意味します
過学習を回避するための手法
正則化（regularization）
ドロップアウト（dropout）
クロスバリデーション（cross-validation）
早期停止（early stopping）