overfitting

過学習。学習データに合わせすぎて応用が効かないこと

1本の論文題名に登場

定義

学習データの偶然のばらつきまで覚え込んでしまい、未知のデータで性能が落ちる状態。訓練誤差は下がり続けるのに検証誤差が上がり始める点で検出でき、モデルの表現力に対してデータが少ないときに起きやすい。逆に、データの構造を捉えきれず訓練時から誤差が高い状態は underfitting と呼ばれる。

汎化に失敗した状態