応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 令和7年度春期 午前 問3: AI における機械学習の過程において，過学習と疑われたときの解消方法として，最も適切なものはどれか。

正解

イ. 精度を高めるために，元の訓練データに加工を施し，訓練データの量を増やす。

正答率 48.9%（225人中 110人が正解）

問題の解説

過学習は、訓練データに合わせ込みすぎて、未知のデータに対する予測精度（汎化性能）が下がった状態である。対策は、訓練データの量や多様性を増やす、モデルを単純にする、正則化を行うなどである。元の訓練データを回転や反転などで加工して量を増やす方法（データ拡張）は、このうち訓練データを増やす対策に当たる。

選択肢ごとの解説

• ア訓練データでテストすると、モデルが覚えたデータで評価することになり、過学習の有無を確かめられなくなる。解消にはならない。
• イ正しい。データ拡張で訓練データの量と多様性が増えると、特定のデータの癖に合わせ込みにくくなり、過学習を抑えられる。
• ウモデルを複雑にすると、訓練データへの当てはまりはさらに良くなるが、過学習はかえって悪化する。単純にする方向が正しい。
• エ過学習は汎化性能が低い状態なので、汎化性能を下げるのは逆である。未知のデータに強くするには、汎化性能を高めなければならない。