令和4年秋期試験午前問題 午前Ⅰ 問2

午前Ⅰ 問2解説へ
AIにおける過学習の説明として,最も適切なものはどれか。

  • ある領域で学習した学習済みモデルを,別の領域に再利用することによって,効率的に学習させる。
  • 学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で,未知のデータに対しては精度が下がる。
  • 期待している結果とは掛け離れている場合に,結果側から逆方向に学習させて,その差を少なくする。
  • 膨大な訓練データを学習させても効果が得られない場合に,学習目標として成功と判断するための報酬を与えることによって,何が成功か分かるようにする。
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分野:テクノロジ系
中分類:基礎理論
小分類:情報に関する理論
過学習(オーバフィッティング)とは、機械学習においてコンピュータに訓練データを学習させすぎてしまった結果、訓練データ範囲の傾向に過剰に適合してしまうことです。モデルが過学習に陥ると、未知のデータに対する予測精度が低くなってしまいます(汎用性がなくなる)。
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したがって「イ」が正解です。
  • 転移学習の説明です。
  • 正しい。過学習の説明です。
  • 誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)の説明です。
  • 強化学習の説明です。

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