生成AIパスポート用語集機械学習

アーリーストッピングとはあーりーすとっぴんぐ

答え：×。それはドロップアウトの説明です。アーリーストッピングは、検証用データで性能を確認しながら適切な時点で学習を打ち切る手法です。

英語Early Stopping別名早期終了分野機械学習出題重要度★★★公式テキスト公式テキスト第1章「過学習を避ける手法」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

アーリーストッピングの意味

アーリーストッピングとは、過学習を防ぐための手法の一つで、データの一部を検証用として取り分けておき、学習の途中で定期的にモデルの性能を確認しながら、最も良いタイミングで学習を打ち切る方法です。学習のし過ぎを防ぐことで、未知のデータにも対応できる汎化した状態のモデルを得られます。

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学習を続けると、訓練データに対する成績は上がり続けます。しかし、ある時点を過ぎると、検証用データに対する成績は伸びなくなり、やがて悪化し始めます。これが過学習の始まりです。アーリーストッピングでは、この変化を検証用データで見張っておき、成績が良いところで学習を止めます。

料理にたとえると、煮込みすぎて味が崩れる前に火を止めるイメージです。仕組みがシンプルで、余分な学習時間も省けるため、実際の開発でも広く使われています。

アーリーストッピングは、ニューラルネットワークの中間層にある人工ニューロンの一部をランダムに無効化する手法である。

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答え：×

それはドロップアウトの説明です。アーリーストッピングは、検証用データで性能を確認しながら適切な時点で学習を打ち切る手法です。