生成AIパスポート 第1回　AIの基礎と歴史　問6（全12問）

過学習（オーバーフィッティング）を防ぐための考え方として、不適切なものを1つ選びなさい。

1. 1検証用データに対する損失が増え始めたところで学習を止める（アーリーストッピング）。
2. 2学習中にニューロンの一部をランダムに無効にする（ドロップアウト）。
3. 3モデルが複雑になりすぎないよう制約を加える（正則化）。
4. 4訓練データに対する損失が下がらなくなるまで、できるだけ長く学習を続ける。

選択肢を押すと答え合わせができます。