Grokking（グロッキング）— 過学習のはるか先で突然訪れる汎化を実測する
機械学習を学ぶと、必ずこう教わります。「訓練精度が100%に達してテスト精度が上...
過学習の対策まとめ — Dropout・正則化・Early Stopping・Data Augmentation
深層学習モデルは数百万〜数十億のパラメータを持ち、訓練データに対してはほぼ完璧な...
Early Stoppingの理論 — L2正則化との等価性を導出する
早期終了（Early Stopping）は、検証誤差の推移を監視し、過学習が始ま...
交差検証（Cross-Validation）の種類と使い分けを解説
交差検証（Cross-Validation）は、機械学習モデルの汎化性能を評価す...
訓練・検証・テスト分割とk分割交差検証の正しい使い方
「モデルの精度は95%です」——この数字はどれだけ信頼できるでしょうか。もしこの...
機械学習における正則化とは？L1・L2正則化を分かりやすく解説
正則化(Regularization)は、機械学習モデルの過学習を防ぐための基本...