令和7年度 春期 システムアーキテクト 午前I 問2

過学習とは、AIモデルが訓練データに過度に適合し、未知のデータに対する予測精度（汎化性能）が低下する状態です。この過学習を解消する最も適切な方法は、選択肢イです。訓練データの量を増やす（データ拡張など）ことは、モデルがより多様なパターンを学習し、未知のデータへの対応力を高めるのに役立ちます。アは、訓練データでテストすることは過学習の発見には役立ちますが、解消法ではありません。ウは、モデルを複雑にすると過学習を悪化させます。エは、汎化性能を下げるという目的自体が過学習の解消とは逆であり、未知のデータへの予測精度をさらに低下させるため不適切です。