令和4年度 秋期 応用情報技術者 問4

正解 イ

過学習は、訓練データにだけ過度に適合し、未知のデータに対する精度が下がる状態です。

過学習（オーバーフィッティング）は、モデルが訓練データの細かな特徴やノイズまで学習してしまう現象です。その結果、訓練データでは高い精度が出ます。一方で、学習に使っていない未知のデータでは精度が下がります。「訓練データに対しては精度が高い」「未知のデータに対しては精度が下がる」という対比が決め手です。対策には、訓練データを増やす、正則化を行う、検証データで汎化性能を確かめるなどがあります。

ア：転移学習は、ある領域で学習済みのモデルを別の領域に再利用して、効率よく学習させる手法です。

ウ：誤差逆伝播法は、出力と期待値の誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝え、重みを調整して誤差を小さくする手法です。

エ：強化学習は、行動の結果に報酬を与え、報酬が最大になる行動を学習させる手法です。

出典：令和4年度 秋期 応用情報技術者試験 問4