応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 令和4年度秋期 午前 問4: AI における過学習の説明として，最も適切なものはどれか。

正解

イ. 学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で，未知のデータに対しては精度が下がる。

正答率 80.9%（325人中 263人が正解）

問題の解説

過学習は、モデルが訓練データの細かな特徴やノイズまで覚え込み、新しいデータに当てはまりにくくなる状態である。訓練データでの精度は高いのに、未知のデータでは精度が下がるのが典型的な症状である。

選択肢ごとの解説

• ア別の領域で学習済みのモデルを再利用して効率よく学習させるのは、転移学習の説明である。
• イ正しい。訓練データに適合しすぎて汎化性能が落ち、未知のデータでは精度が下がる現象を指す。
• ウ結果側から逆方向に誤差を伝えて重みを修正するのは、誤差逆伝播法 (バックプロパゲーション) の説明である。
• エ成功と判断する報酬を与えて、何が成功かを学習させるのは、強化学習の説明である。