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カコモンノート›応用情報技術者›令和4年度 秋期基礎理論

問4応用情報技術者 令和4年度 秋期

4 / 80問
令和4年度 秋期2022年

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。

選択肢をえらぶと、答えと解説が出ます

選択肢をえらぶと、
ここに答えと解説が出ます
正答 2

解説

正解は2。過学習（オーバーフィッティング）は、モデルが訓練データの細かな特徴や雑音まで覚え込んでしまい、訓練データでは高い精度が出るのに、学習に使っていない未知のデータでは精度が下がる状態をいう。汎化性能（未知のデータへの当てはまり）が落ちている状態で、2の説明がこれに当たる。対策には、正則化、データの追加、学習の早期打切りなどがある。

  • 1は、学習済みモデルを別の領域に再利用する転移学習の説明。
  • 3は、出力と期待値の誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝えて重みを直す誤差逆伝播法の説明。
  • 4は、行動の結果に報酬を与えて望ましい行動を学ばせる強化学習の説明。

根拠：機械学習の基本用語の標準的な理解

KEY POINT
過学習は訓練データにだけ合いすぎて未知のデータで精度が落ちる状態で、転移学習や強化学習とは別の概念。
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出典：令和4年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問4（独立行政法人 情報処理推進機構（IPA））
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