liaoyuan https://blog.hatena.ne.jp/liaoyuan/ Going Faraway https://liaoyuan.hatenablog.jp/ Deep Learning with Python 以前に取り上げた3つのサンプルプログラムでは、学習を続けていくと、訓練データの予測精度は向上するものの検証スコアは悪化していった。このように、訓練用データはうまく予測できるものの、逆に一度も入力されたことのないデータに対する予測性能が下がってしまう現象を過学習 (overfitting) と呼ぶ。過学習への対処は機械学習の中心的な課題である。一般的に、過学習に対して最も効果がある対処法は訓練データを増やすことである。それができない場合は、モデルが保存する情報を減らすことである。この4.4節では、過学習に対応する方法が記載されている。 ネットワークのサイズ減少 過学習に対する最もシンプルな対処法… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fliaoyuan.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F02%2F13%2F231430" title="【Deep Learning with Python】過学習への対応 - Going Faraway" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/l/liaoyuan/20180213/20180213225531.png Hatena Blog https://hatena.blog 2018-02-13 23:14:30 rich https://liaoyuan.hatenablog.jp/entry/2018/02/13/231430 1.0 100%