令和4年度秋期 プロジェクトマネージャ 午前Ⅰ 問2

現象の原因と結果を対応づけて考える

学習中に起こる現象を見分けるには、名称の印象に頼らず、何が原因となり、その結果どのような状態が観察されるのかを一組として捉えることが大切です。説明が原因と結果の両方で整合しているかを落ち着いて確認しましょう。

この問題で問われていること

問われているのは、学習の過程で生じる現象をそれぞれ区別する力です。どの段階で、何がきっかけとなり、どんな結果につながるのかという因果の流れを意識し、現象の名称と説明内容が正しく結び付いているかを見極めることが焦点になります。

視点

機械学習の現象は、名前だけを覚えても区別しにくいものです。学習では、データ、モデル、学習の進め方といった条件が組み合わさって、ある状態が観察されます。現象ごとに「どんな条件がきっかけになり、その結果として何が起こるのか」を因果の一組として整理しておくと、似た言葉が並んでいても混同しにくくなります。説明の一部だけが合っていても、原因と結果の組合せ全体が一致していなければ、その現象の説明とはいえない点に注意しましょう。

確認ポイント

• 説明の中で、現象のきっかけとなる条件がどこに書かれているかを確認する
• その条件の結果として、どのような状態が生じると説明されているかを確認する
• 原因と結果の組合せ全体が、現象の名称と矛盾なく対応しているかを確認する

正解

イ

解説

過学習とは、モデルが訓練データに適合し過ぎた結果、訓練データでは精度が高くても、学習に使っていない未知のデータでは精度が下がる状態のことだよ。だから正解はイだね。ア・ウ・エは、それぞれ転移学習、誤差逆伝播法、強化学習という別の手法の説明だよ。

理由

過学習（オーバーフィッティング）は、モデルが訓練データの細かい特徴や雑音まで覚え込んでしまい、訓練データでは精度が高いのに、未知のデータでは精度が下がる状態のことだよ。未知のデータにもうまく対応できる力を汎化性能と呼ぶけど、過学習はこの汎化性能が低い状態なんだ。イはまさにこの状態を説明しているから正解だよ。

比較

アは学習済みモデルを別の領域で再利用する転移学習、ウは出力と期待する結果との誤差を出力側から逆向きに伝えて重みを調整する誤差逆伝播法、エは報酬を手掛かりに試行錯誤で学ばせる強化学習の説明だよ。どれも学習の手法を説明した文で、過学習という現象の説明ではないね。

選択肢ア

これは不正解だよ。これは転移学習の説明だね。ある領域で学習したモデルを別の領域に再利用して、少ないデータや計算量で効率よく学習させる手法のことだよ。訓練データに適合し過ぎて未知のデータで精度が落ちるという、過学習の現象を説明したものではないよ。

選択肢イ（正解）

これは正解だよ。過学習は、モデルが訓練データの細かな特徴や雑音まで覚え込み過ぎた結果、訓練データでは精度が高いのに、学習に使っていない未知のデータでは精度が下がる状態を指すよ。汎化性能が低い状態ともいえて、検証用データでの評価や正則化、データの追加などが対策になるね。

選択肢ウ

これは不正解だよ。これは誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）の説明だね。ニューラルネットワークの出力と期待する結果との誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝えて、重みを調整しながら差を小さくしていく学習手法だよ。過学習という現象の説明ではないね。

選択肢エ

これは不正解だよ。これは強化学習の考え方の説明だね。正解データを与える代わりに行動の結果に報酬を与えて、報酬が大きくなる行動を試行錯誤で学ばせる手法だよ。訓練データに適合し過ぎて未知のデータで精度が落ちるという、過学習の説明ではないよ。

学習のポイント

過学習という現象と、転移学習・誤差逆伝播法・強化学習といった学習手法の定義を区別して覚えよう。