問題 No.1262
人工知能のモデル選択や科学哲学において参照される「オッカムの剃刀」の考え方として、最も不適切なものはどれか。
【正解の解説】
複雑な事象を正確にシミュレーションするためには、可能な限り多くの変数を組み込むべきである。
オッカムの剃刀の考え方に反します。複雑さを増やすことは説明を曖昧にするため、避けられるべきだと考えます。
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【その他の選択肢の解説】
ある事象を説明する理論が複数ある場合、不要な前提を排除したシンプルな理論を選ぶべきである。
オッカムの剃刀は、物事を説明するときは余計な仮説を付け加えずに、できるだけシンプルで分かりやすい説明を選ぶべきという哲学です。
モデルの予測精度が同等であれば、より少ないパラメータで構成されるモデルを採用する。
モデルの複雑さを抑えることで、無駄に難しくならず、汎用性の高い予測が可能になることを意味します。
深層学習において過学習を防ぐために、不要なネットワークの重みを削ぎ落とす手法の背景にある思想である。
深層学習では不要な重みを削ることでモデルを軽量化しますが、これもシンプルに保つという同じ思想に基づいています。