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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。

問題 20 / 36あと 2 問で 60% に到達
中級AIの基礎

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。

解答と解説を先に見る(クリックで展開)

正解: 3. 損失にモデルの複雑さへの罰則を加えるなどして、未見データへの一般化を促す

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。

関連キーワード: 正則化・L2正則化・汎化

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