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。。過学習は訓練データに過剰に適合し汎化性能が低下する状態です。データオーグメンテーションなどで訓練データを増やすことは過学習の有効な解消方法です。モデルを複雑にしたり汎化性能を下げることは逆効果です。

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。