生成AIパスポート試験 AIの基礎 練習問題 第20問: 過学習を抑えるための正則化について、最も適切な説明はどれか。

正解: 2. 損失にモデルの複雑さへの罰則を加えるなどして、未見データへの汎化を促す

正則化は、損失に重みの大きさなどモデル複雑性への罰則を加え、訓練データへの過度な適合を抑える。「正解をテストデータへコピー」はデータ漏えいである。「複雑にするほど罰則を小さくして暗記」は目的と逆である。「重みをすべて同じ値へ固定」は学習そのものを妨げ、正則化の一般的な説明ではない。

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