早期終了（Early Stopping）の目的

問題

早期終了（Early Stopping）の目的について、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。

早期終了（Early Stopping）は、ニューラルネットワークの過学習を防ぐためのシンプルかつ非常に効果的な正則化テクニックです。

学習を長く（エポック数を多く）続けると、モデルは「訓練データ」の誤差をひたすら下げ続けますが、ある時点から「未知のデータ（検証データ）」に対する誤差は逆に増え始めます（過学習の兆候）。

Early Stoppingは、この「検証データの誤差が下がらなくなった（悪化し始めた）」タイミングを検知し、自動的に学習を打ち切る手法です。

1. 早期終了は過学習を防ぐために使われる。

正しい：過学習が進行してモデルの汎化性能が損なわれる前に学習を止めるための、代表的な正則化（過学習防止）手法です。

2. 早期終了は検証データを用いて判断する。

正しい：訓練データに対する誤差は学習を続ける限り下がり続けるため、過学習の判定には「学習に使っていない検証データ（Validation data）」の誤差推移を使用します。

3. 早期終了は学習が進むほど検証誤差が必ず減少することを前提としている。

誤り：学習が進むと、訓練誤差は減少しても、検証誤差はある地点から「上昇（悪化）」し始めるというのがEarly Stoppingの前提となる過学習のメカニズムです。

4. 早期終了は過学習が始まる前に学習を止める手法である。

正しい：検証データの誤差を監視し、数エポック連続で誤差が改善しなかった場合（Patience）に、過学習が始まったと判断して学習ループを強制終了します。

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