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。
有効なモデルと過学習したモデルを区別する中核的な特性です。汎化性能は、適切なモデル容量、正則化手法（ドロップアウト、重み減衰）、データ拡張、および堅牢な検証（交差検証、ホールドアウトセット）によって実現されます。ガバナンスには、汎化ギャップ（学習誤差と検証誤差の差）の監視、許容可能なしきい値の設定、ならびに本番データでの性能がテスト結果から大きく乖離した際のモデル再学習が含まれます。
画像分類チームは、モデルの学習時精度が99%である一方、テスト時精度が75%であることを確認しました。そこで、データ拡張（回転、カラージッター）を導入し、ドロップアウト層を適用して再学習を実施した結果、学習時／テスト時の精度はともに約90%で均衡し、デプロイ前に汎化性能の向上が実証されました。
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