一般化
AIモデルがトレーニング例を記憶するのではなく、基盤となるパターンを捉えることによって、新しい未見のデータで高い性能を発揮できる能力。
効果的なモデルを過剰適合のモデルと区別するコアプロパティ。一般化は、適切なモデル容量、正則化技術（ドロップアウト、重み減衰）、データ拡張、および堅牢な検証（クロスバリデーション、保持アウトセット）を通じて達成されます。ガバナンスは、一般化ギャップ（訓練対検証エラー）を監視し、許容可能な閾値を設定し、テスト結果と実際のデータの性能が著しく乖離するときにモデルを再訓練することを含みます。
画像分類チームは、モデルの訓練精度が99％であるのに対し、テスト精度が75％であることに気付きます。データ拡張（回転、色のジッター）を導入し、ドロップアウト層を適用して再訓練することで、訓練とテストの精度が約90％に均衡し、展開前に一般化能力の向上を実証します。
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