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過学習
モデルが訓練データでは良好に機能するが、未見のデータでは性能が低下する場合。訓練データ固有のパターンを暗記し、一般化可能な特徴を学習していません。過学習はロボット学習において重大な懸念事項です。データセットが小さいためです。対策には、データ拡張、ドロップアウト、重み減衰、早期停止、および事前学習済みエンコーダーの使用が含まれます。
モデルが訓練データでは良好に機能するが、未見のデータでは性能が低下する場合。訓練データ固有のパターンを暗記し、一般化可能な特徴を学習していません。過学習はロボット学習において重大な懸念事項です。データセットが小さいためです。対策には、データ拡張、ドロップアウト、重み減衰、早期停止、および事前学習済みエンコーダーの使用が含まれます。