過学習とは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-06

過学習とは

過学習とは、機械学習モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまい、未知のデータに対する予測性能が低下する現象を指します。モデルが訓練データに含まれるノイズや異常値まで学習してしまうことが原因であり、汎化能力を損なうため、注意が必要です。

過学習は、特に複雑なモデルや訓練データが少ない場合に起こりやすく、モデルが訓練データに特化しすぎてしまうことで発生します。訓練データに対する精度は高いものの、新しいデータに対してはうまく対応できず、結果として予測精度が低下してしまいます。

過学習を避けるためには、適切なモデルの選択、十分な訓練データの確保、正則化などの対策が重要です。モデルの複雑さを調整したり、交差検証などの手法を用いてモデルの汎化性能を評価したりすることで、過学習のリスクを軽減できます。

「過学習への対策」に関して、以下を解説していきます。

データ拡張は、既存の訓練データから新しいデータを生成することで、モデルの汎化性能を向上させる手法です。画像認識においては、画像の回転、反転、拡大縮小などを行い、データ量を増やすことが一般的であり、モデルが様々なバリエーションのデータに対応できるようになります。

データ拡張を行うことによって、モデルは訓練データに過剰に適合することを防ぎ、未知のデータに対する予測精度を高めることができます。データ拡張は、特に訓練データが少ない場合に有効であり、過学習のリスクを軽減するために重要な役割を果たします。

正則化は、モデルの複雑さを制限することで、過学習を抑制する手法です。正則化項を損失関数に追加し、モデルのパラメータが過度に大きな値を取ることを防ぎます。これによって、モデルは訓練データに特化しすぎることを避け、汎化性能が向上します。

正則化には、L1正則化、L2正則化などがあり、それぞれ異なる特性を持っています。L1正則化は、不要な特徴量を削減する効果があり、L2正則化は、パラメータの値を小さく保つ効果があります。適切な正則化手法を選択することで、モデルの性能を最適化できます。