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装着不足とオーバーフィッティングの違いは何ですか
gpt
装着と過剰装着は、モデルトレーニングプロセス中に発生する問題です。

モデルが単純すぎて、トレーニングデータのパターンを正確にキャプチャできない場合、不足が発生します。その結果、このモデルは、トレーニングデータと新しい目に見えないデータの両方でパフォーマンスが低くなります。不足は、多くの場合、十分な機能やモデルの複雑さがないことが原因です。

モデルがトレーニングデータの観測数に対してパラメーターが多すぎると過剰適合が発生し、基礎となるパターンを学習するのではなく、トレーニングデータを記憶し始めます。これにより、トレーニングの精度が高くなりますが、目に見えないデータの一般化パフォーマンスが低下します

適合と過剰適合を防ぐには、モデルの複雑さとトレーニングデータの量の間でバランスをとる必要があります。相互検証、正則化、早期停止などの手法も、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
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過度にフィットしているかどうかを検出するために最も重要なメトリックはどれですか？
gpt
機械学習モデルが過剰に適合しているかどうかを検出するために使用できるメトリックの1つは、トレーニング中の損失関数を検討しています。通常、非常に小さな損失関数は、過剰フィッティングが行われていることを示し、トレーニングプロセスをいつ停止するかを決定するために使用できます。