須多先生

みなさん お疲れ様でした
アクティビティはいかがでしたか？

深田 あい

エポック数を増やすことで 認識の精度が向上しました

徳井 天

人間の勉強と同じだな
勉強をいっぱいすればするほど 成績がよくなる
だけどその分 時間はかかったね

深田 あい

そうだね
エポック数を増やし過ぎると 学習に時間がかかりすぎることも分かったね

須多先生

ひとつ注意が必要なのはエポック数を増やしすぎると 逆に精度が悪くなる場合もあるということです

徳井 天

学習回数を増やし過ぎると 精度に悪影響が出るんですか

須多先生

はい 私が試しに実験したところ エポック数が10のとき 正解率は94%でしたが エポック数を200まで増やすと 正解率は91%に下がりました

徳井 天

へえ すごく時間をかけて勉強したのに 成績が下がったら 試験だったら悔しいな

深田 あい

あれ それってもしかして以前教えてもらった「過学習」のことですか？

須多先生

その通りです
もう少し正確に説明すると 訓練データの量と種類が少ないのにも関わらず エポック数を増やし過ぎると 過学習の状態に陥りやすくなります

徳井 天

思い出した
試験勉強で同じような問題ばっかりを解いていて その問題は完璧に解けるけど 初めて見た問題には応用が効かなくて解けないってやつか

須多先生

ですから 学習が進んで精度の向上がこれ以上見込めないとなったら そこで学習を止める「アーリーストッピング（早期停止）」というテクニックもあります

深田 あい

無駄な勉強しないように見守るわけですね
塾や家庭教師の先生みたいですね

須多先生

さて 本日最後のアクティビティとして 自分で描いたひらがなをAIに認識させて その精度を確かめてみましょう

徳井 天

おっ それは楽しそうだな

須多先生

それでは STAR Colabの演習を用意しましたので 次のアクティビティの指示に従って進めてください