過学習

正解：A

学習データにだけ合いすぎて未知のデータで精度が落ちる状態を過学習という。

同じデータでも、単純すぎると学習不足、複雑すぎると過学習。ほどよい複雑さが汎化する。

• A

  正しい。学習データの細かな特徴やノイズまで覚えてしまい、汎化性能が下がった状態。正則化やデータを増やすことなどで対策する。

• B

  誤り。モデルが単純すぎるなどの理由で、学習データに対しても精度が低い状態。

• C

  誤り。誤差逆伝播で勾配が小さくなり、学習が進まなくなる現象。

• D

  誤り。運用中にデータの傾向が変わって精度が下がる現象。

学習のポイント：訓練誤差と汎化誤差の関係から、過学習と未学習を見分けられるようにする。