用語集
過学習かがくしゅう
学習データに適合しすぎ、未知のデータへの予測性能が下がる状態。オーバーフィッティング。
学習データに適合しすぎ、未知のデータへの予測性能が下がる状態。オーバーフィッティング。
過学習（オーバーフィッティング、overfitting）とは、モデルが学習データに適合しすぎて、未知の新しいデータに対する予測性能が下がってしまう状態です。
学習データの細かな特徴やノイズまで「丸暗記」してしまうことで起こり、学習データでは高い成績なのに、本番のデータでは精度が出ない、という形で表れます。原因には、データ量に対してモデルが複雑すぎる、学習データが少ない・偏っている、などがあります。対策として、正則化、学習時にニューロンを間引くドロップアウト、学習データを水増しするデータ拡張、データを増やすことなどがあります。汎化性能を保つ上で避けるべき状態として頻出です。