ジェネラライゼーション

効果的なモデルとオーバーフィットモデルを区別するコアプロパティ。汎化は、適切なモデル容量、正則化手法 (ドロップアウト、ウェイト減衰)、データ拡張、ロバスト検証 (相互検証、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、一般化のギャップ (トレーニングエラーと検証エラー) の監視、許容可能なしきい値の設定、本番データのパフォーマンスがテスト結果と大きく異なる場合のモデルの再トレーニングが含まれます。