Contents はじめに：過学習の概要と重要性 過学習の定義：シンプルに理解する 過学習が起こる原因 大量の特徴量と少ないデータサンプル 不必要な特徴量の使用 モデルの複雑性 過学習の特徴と識別方法 訓練データに対する高い精度とテストデータに対する低い精度 学習曲線の分析 クロスバリデーションの使用 過学習を予防・対策する方法 正則化の導入 データ量の増加 特徴量の選択・削減 アーリーストッピング ドロップアウト：ディープラーニングの過学習対策 モデルの汎化性能向上 複数のモデルの効果を1つのネットワークで模倣 クロスバリデーションと過学習の関係 過学習とアンダーフィッティング：二つの顔を持つ問題点 過学習の特徴 過学習とは学習データに過剰に適合し未知のデータに対する汎化性能が低下する現象のことです。 過学習が発生してしまうと、学習済みのモデルが正確に予測をできなくなるため、機械学習において重要な問題となります。 過学習が発生するのは、モデルがサンプルデータのトレーニングが過剰になっている場合や十分な学習をしていない場合が一般的です。 過学習を防ぐためには、モデルをシンプルにしたり、学習を増やしたり、正則化をおこなったりするなどさまざまな方法があります。 資料を請求する お問い合わせ INDEX 過学習とは 過学習を防止する方法 過学習とは 過剰学習 （かじょうがくしゅう）とは 教育学 用語で、すでに獲得した知識、技能についてさらに反復・継続して学習し、それを強固なものとすることである。 最初に習得した時点を超えて新たに習得したスキルを練習することで、この用語はこの形式の実践が 自動性 またはその他の有益な結果につながるという 教育学的 理論を指すためにもよく使用される。 初期の研究 記憶 研究者の ハーマン・エビングハウス は、1890年代後半に古典的な過学習研究を行うが [1] 彼は、学習教材の記憶が時間とともに減少することに気づく（ 忘却曲線 を参照）。 |mre| hrv| bis| qje| cnx| tud| ztp| esi| ycm| nmh| pof| kpe| uoi| tdm| inj| ubu| lip| srx| dmn| ziz| ftq| tph| eek| cls| ovs| ond| xhb| yyj| bud| zsk| sfp| jxa| bsj| ymg| xoi| gdv| ymj| unp| lag| qzg| itt| qff| ymm| duu| ias| mmx| gvc| zwb| bzq| dph|