過学習とは？かがくしゅう
過学習とは、訓練データに適合しすぎた結果、未知のデータに対する予測性能（汎化性能）が低下する現象。モデルが複雑すぎる、訓練データが少ない、といった場合に起きやすい。
最終更新：2026-10-06
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対策として、訓練データを増やす（データ拡張を含む）、正則化でパラメータの大きさを抑える、ドロップアウトで一部のノードを無効化する、早期打切りを行う、などがある。
試験での引っ掛け
訓練データの精度が上がり続けているのに検証データの精度が下がり始めた点が、過学習の始まり。訓練精度だけを見て判断しない。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。