IT用語集 › AI & 機械学習 › 過学習
MLモデルが一般的なパターンではなく訓練データそのものを記憶してしまい、訓練では良いが実環境で悪くなる現象。
症状は、訓練精度が高く検証精度が低いこと。対策は、データを増やす、正則化（ドロップアウト、重み減衰）、モデルを単純にする、早期終了である。