過学習(オーバーフィッティング)とは？
別名： Overfitting
過学習とは、モデルが学習用の例を丸暗記してしまい、新しいケースではうまくいかない状態です。
例
学習に使った写真はすべて正しく認識するのに、明るさの違う写真では間違えます。
専門家向け
学習データでの誤差は下がるのに、テストデータでの誤差が上がることで気づけます。対策は、より多く多様なデータ、正則化、早めに学習を止めることです。テスト問題が学習データに混ざると、ベンチマークも「過学習」することがあります。
AI Compare NinjaがAIの支援を受けて執筆し、編集部が確認しています。すべての解説は独自の文章です。