応用情報技術者試験 令和4年度 秋期 午前 問4

【正解】イ

過学習とは、モデルが訓練データの特徴だけでなく、偶然含まれた雑音や細かな偏りまで覚え込んでしまった状態です。そのため、学習に使った訓練データには非常に高い精度を示す一方、初めて与えられる未知のデータでは精度が低下します。機械学習では、未知のデータにも適切に対応できる「汎化性能」が重要なので、訓練時の精度が高いだけでは十分ではありません。したがって、イが正解です。

アの説明は誤りです。これは転移学習の説明です。転移学習は、ある課題で学習済みのモデルや重みを別の関連する課題に利用し、少ないデータや短い時間で効率よく学習させる手法です。

ウの説明は誤りです。これは誤差逆伝播法の説明です。出力結果と正解との差を出力層から入力層側へ伝え、ニューラルネットワークの重みを調整します。

エの説明は誤りです。これは強化学習の説明です。行動の結果に対して報酬を与え、累積報酬が大きくなる行動を試行錯誤によって学習させます。

【ポイント】 過学習では、訓練データの精度と検証データの精度に大きな差が現れます。 対策には、学習データの追加、正則化、ドロップアウト、早期終了などがあります。 訓練用とは別の検証用・テスト用データで汎化性能を確認することが重要です。