機械学習の基礎
データを学習用・検証用・テスト用の3つに分けるとき、検証用データの主な使い方として、適切なものはどれか。
- Aハイパーパラメータの調整や、複数のモデルの比較に使う
- Bモデルの重みを更新するための誤差の計算に使う
- C開発の最後に一度だけ使い、完成したモデルの性能を見積もる
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正解：A. ハイパーパラメータの調整や、複数のモデルの比較に使う
学習用データはモデルの重みを求めるのに使い、検証用データは学習率や層の数などのハイパーパラメータを調整したり、どのモデルを採用するかを比べたりするのに使います。テスト用データは、こうした調整がすべて終わったあとに一度だけ使い、未知のデータに対する性能を見積もります。検証用データの結果を見ながら何度も調整すると、モデルは検証用データにも合わせ込まれていくので、最終的な評価には別に取っておいたテスト用データが必要です。
- A. 正しい。ハイパーパラメータの調整やモデルの選択に使います。
- B. 重みの更新に使うのは学習用データです。
- C. テスト用データの使い方です。