とは何ですか 過学習?

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。

ベンチマーク テストの例またはそれに近いバリアントがトレーニング データに存在すると、報告されるパフォーマンスが水増しされます。

モデルが事前の知識を忘れることなく新しいデータから学習し続けることができるトレーニング アプローチ。

モデルの一般化を改善するために変更されたトレーニング サンプルを作成する手法。

ドメイン固有のデータに対するトレーニングを継続して、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクに適応させます。

モデルのトレーニング データに反映された最新の時点。