過学習

問題

過学習を避ける目的の一つは、未知のデータに対しても適切に対応できる汎化性能を保つことである。

正解: ○

解説

○です。過学習では、訓練データにはよく適合しても、未知データへの性能が低下しやすくなります。正則化やドロップアウトなどの対策は、モデルが特定の訓練データに依存しすぎないようにするために使われます。