問題
正則化に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 過学習を抑える目的で用いられる
- B. L1正則化は一部の重みを0に近づけ、特徴選択の効果を持つことがある
- C. ドロップアウトは学習時に一部のユニットを無効化する手法である
- D. 正則化を行うと、訓練データへの誤差は必ず0になる
正則化
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。正則化はモデルの複雑さを抑え、過学習を防いで汎化性能を高めるために使われる。L1正則化は一部の重みを0に近づける効果があり、L2正則化は重みが大きくなりすぎることを抑える。ドロップアウトは学習時に一部のユニットを無効化することで、特定の経路への依存を抑える。正則化は訓練誤差を必ず0にする手法ではなく、むしろ訓練データへの過度な適合を抑える。