過剰適合抑制手法
かじょうてきごうよくせいしゅほう
名詞 中級 ★★★★★意味
過剰適合抑制手法とは、機械学習モデルが訓練データに過度に適合し、汎化性能を低下させる現象を防ぐための技術である。代表的な手法には正則化、ドロップアウト、早期停止、データ拡張などがあり、モデルの複雑さを制御し、未知データに対する予測精度を向上させることが目的である。
用例
このプロジェクトでは、過剰適合抑制手法としてドロップアウトを導入し、テストデータでの精度が向上しました。
ドロップアウトはニューラルネットワークの層をランダムに無効化し、モデルが特定の特徴に依存しないようにする手法です。
類義語
対義語
過剰適合、過学習、オーバーフィット
関連語
汎化性能、モデル複雑度、データ拡張