【4コマ漫画でわかる生成AI】過学習ってなに？

4コマ漫画「過学習ってなに？」

過学習とは？

機械学習における過学習（オーバーフィッティング）とは、モデルが訓練データに過剰に適合し、新しいデータに対する予測精度が低下する現象です。これにより、モデルの汎用性が損なわれます。

過学習を避けるための主な手法

過学習を防ぐためには、以下のような手法があります。

1. アーリーストッピング

   1. モデルの学習中、データの一部を検証用データとして利用します。

   2. 検証データの誤差が増加し始めた時点で学習を停止することで、過学習を防ぎます。

2. 正則化

   1. モデルのパラメータ（重み）が極端に大きくならないようペナルティを課し、モデルの複雑化を制限します。

   2. 代表的な手法に「L1正則化」や「L2正則化」があります。

3. ドロップアウト

   1. 学習中にランダムに人工ニューロンを無効化する手法です。

   2. 特定のニューロンへの依存を減らし、モデルの汎用性を向上させます。

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