過学習は、訓練データの特徴だけでなく偶然のばらつきやノイズにも強く適合し、未知のデータへの汎化性能が低くなる状態です。
令和4年度 秋期 高度試験共通 午前I 問2
難度
標準
AIにおける過学習の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
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訓練データでは高精度なのに、未使用の検証データなどでは精度が下がるイが該当します。学習済みの知識を別領域に活用するアは転移学習、誤差を出力側から伝えて重みを調整するウは誤差逆伝播の説明です。エは報酬を用いた学習について述べていますが、過学習を表す現象ではありません。訓練精度だけで性能を判断しないことが重要です。
この解説は？
分野「開発技術」の学習ポイント
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- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
- 学習の進め方
- 正解／誤答の選択肢ごとに「なぜ正しい / なぜ違うのか」を1行ずつ言語化すると定着する。
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