問題 No.458
損失関数に重みの二乗和を加えることで、モデルの重みが大きくなりすぎるのを防ぎ、過学習を抑制する手法はどれか。
【正解の解説】
重み減衰
重み減衰（L2正則化）は、大きすぎる重みにペナルティを課して重みを小さく保つことで、過学習を抑える手法です。
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【その他の選択肢の解説】
ドロップアウト
ドロップアウトは、学習中にランダムに一部のニューロンを無効にすることで、特定の重みに依存しすぎるのを防ぐ手法です。
バッチ正規化
バッチ正規化は、層ごとの入力を調整して学習を安定させ、高速化する手法です。
早期終了
早期終了は、学習が進みすぎて過学習になる前に、テストデータの精度が悪化し始めたタイミングで学習を止める手法です。