モデルの複雑性

「モデルの複雑性」とは？意味を解説

モデルが持つパラメータ数、層の深さ、変数の相互作用など、構造的な複雑さを指す概念。複雑性が高いと訓練データへの適合度は増すがオーバーフィッティングのリスクが増加。逆に低すぎるとアンダーフィッティングが生じる。モデル選択やハイパーパラメータ調整において重要な考慮要素。

例文

• ニューラルネットワークのモデルの複雑性を削減するため層数を調整した。
• モデルの複雑性が高すぎると検証データでの性能が低下しやすい。
• 統計学では赤池情報量規準でモデルの複雑性をペナルティとして組み込む。

「モデルの複雑性」の言い換え・類語

「モデルの複雑性」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

「モデル」は1600年代イタリア語modelloに由来し、英語modelを経由して日本語に。「複雑性」は複と雑の漢字で複数の要素が入り組んだ状態を示す。統計学や機械学習の領域で20世紀後半に用語が確立。

英語で言うと

「モデルの複雑性」との違いを比較する

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