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機械学習モデルの再訓練とは何ですか？
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単純な言語で言えば、再訓練は、モデルがトレーニングサンプルのランダムな機能にあまりにも注意を払うモデルを教えるための失敗です（「信号ではなくノイズ」）。たとえば、モデルをトレーニングして犬と猫の写真を区別したい場合、同じ画像に長時間トレーニングをしている場合、モデルは、有意な違いを検出するのではなく、特定の写真の特徴的な特徴を覚えておくことができます。この場合、トレーニングは非常に成功しているように思われますが、モデルを新しいデータに適用しようとすると、彼女は有用なことを学んでいないことがわかります。この場合、彼らはモデルの再訓練が発生したと言います。
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