令和4年度秋期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問2

午前I 問02：過学習は「練習問題だけ得意」な状態だよ

過学習は、転移学習・強化学習・誤差逆伝播みたいな学習方法の説明ではないよ。たとえるなら、試験対策で過去問の答えを丸暗記しすぎて、少し形を変えた新しい問題が出ると解けなくなる状態なんだ。つまり、学習に使ったデータには高い精度を出せるけれど、未知のデータにはうまく対応できず、精度が下がってしまうことを指すよ。

この問題で問われていること

この問題では、学習手法の名前を選ぶのではなく、モデルが訓練データに合わせ込みすぎて、新しいデータに弱くなるという「振る舞い」を説明できるかを見よう。

How to Recognize Overfitting

overfitting means the model fits training data too closely and then performs poorly on unseen data

high accuracy on training data\npoor accuracy on unseen data\nmodel is too specialized\ngeneralization is weak

確認ポイント

• 未知データでの精度を見る。
• 転移学習と混同しない。
• 一般化できない状態だと押さえる。

正解

イ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これは不正解だよ。これは、英語を勉強した経験を使ってフランス語の学習を少し楽にする、みたいに、前に学んだモデルを別の分野で使い回す話だね。過学習ではなく、転移学習の説明だよ。

選択肢イ（正解）

これは正解だよ。練習問題だけを丸暗記した人が、同じ問題なら満点だけど、本番で少し形が変わると解けない、という状態だね。AIも訓練データに合わせすぎると、新しいデータに弱くなる。これが過学習だよ。

選択肢ウ

これは不正解だよ。これは、テストの答え合わせをして『どこで間違えたか』を後ろからたどって直していくような話だね。AIの学習で誤差を逆向きに伝えて調整する、誤差逆伝播法の説明だよ。

選択肢エ

これは不正解だよ。これは、犬に芸を教えるときに、うまくできたらごほうびをあげて『これが正解なんだ』と覚えさせるような話だね。成功に報酬を与えて学ばせるので、強化学習の説明だよ。