カフェは、過学習問題をどのように処理しますか？
- 正則化項の追加：損失関数に正則化項を追加することで、モデルの複雑さを制限し、過剰適合を防ぐことができます。一般的な正則化方法には、L1正則化とL2正則化があります。
- トレーニングを早期終了することができます。トレーニング中に検証セットのパフォーマンスを監視し、検証セットの性能が低下し始めたときにトレーニングを早期に停止して、モデルの過学習を防ぎます。
- データ拡張: トレーニングデータの多様性を増やすことで、モデルの過学習リスクを軽減できます。一般的なデータ拡張手法には、ランダムな回転、クロップ、移動などがあります。
- Dropout：一部分のニューロンをランダムにシャットダウンすることで、モデルの過剰適合リスクを効果的に削減できます。
- 集成学習：異なる複数のモデルを組み合わせることで、モデルの過学習リスクを軽減できます。BaggingやBoostingなど、よく知られた集成学習手法があります。
- モデルの複雑さを減らす：モデルが複雑すぎる場合は、層の数や非表示ユニットの数を減らすことを検討し、モデルの複雑さを低下させ、過学習を防ぐ。
