機械学習の基礎定義問題
統計学における「過学習（Overfitting）」とは、どのような現象を指すか。
A.訓練データに過度に適合し、新しいデータに対する汎化性能が低下する現象← 正解
✓ 正解です。過学習は訓練データへの適合が強すぎて、未知データでの性能が落ちる現象です。
B.モデルのパラメータ数が訓練データ数より多い状態
✗ パラメータ数が多いことは過学習の可能性を高めますが、必ずしも過学習を意味しません。
C.訓練損失と検証損失の差が小さい状態
✗ 訓練損失と検証損失の差が小さいのは、むしろ汎化が良い状態です。
D.学習率が高すぎることによる勾配消失の現象
✗ これは勾配消失の問題で、過学習とは異なる現象です。