Question

AIにおける機械学習の過程において、過学習と疑われたときの解消方法として、最も適切なものはどれか。

Accepted Answer

精度を高めるために、元の訓練データに加工を施し、訓練データの量を増やす。。過学習(オーバーフィッティング)は訓練データに適合しすぎて未知データへの汎化性能が低下する現象。解消にはデータ拡張(データオーグメンテーション)で訓練データを水増しする方法が有効。アはテストの意味を失う不適切な方法、ウはモデルを複雑にすると過学習が悪化、エは汎化性能を下げるのは逆効果。正解はイ

Answer

訓練した時と同じ精度を出すために、訓練データをテストデータとして使用する。

Answer

精度を高めるために、元の訓練データに加工を施し、訓練データの量を増やす。

Answer

予測した結果に近づけるために、モデルをより複雑にする。

Answer

より多くの未知のデータに対して予測できるように、汎化性能を下げる。