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overfitting.

overfitting

動詞

活用形分詞現在形

present participle of overfit

日本語の意味

これは「overfit」の現在分詞形です。

このボタンはなに？

We stopped the experiment because the model kept overfitting the training data.

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モデルが訓練データに過学習し続けていたため、実験を中止しました。

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overfitting

名詞

(statistics) The action of the verb overfit.

日本語の意味

過学習（機械学習などにおいて、モデルが訓練データに過度に適合してしまう現象）

このボタンはなに？

The problem of overfitting can make a model perform well on training data but fail on unseen examples.

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過学習の問題はモデルを訓練データに過度に適合させ、訓練データでは良好な性能を示す一方で未知のデータでは失敗することがある。

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overfittings

名詞

活用形複数形

plural of overfitting

日本語の意味

「overfittings」は、基本形「overfitting」の複数形であり、活用形（複数形）を示しています。

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The paper discussed several overfittings that explained the model's poor generalization.

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その論文は、モデルの汎化性能の低さを説明するいくつかの過学習の事例について論じていた。

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overfit

動詞

(statistics) To use a statistical model that has too many parameters relative to the size of the sample leading to a good fit with the sample data but a poor fit with new data.

日本語の意味

（統計学）サンプルデータに対し、パラメーターが多すぎて訓練データにはよく適合するが、新しいデータにはうまく一般化できない状態へ統計モデルを調整すること

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If you overfit the model to the training data, it will perform poorly on new examples.

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モデルを訓練データに過剰適合させると、新しいデータではうまく機能しません。

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overfitted

動詞

活用形分詞過去

simple past tense and past participle of overfit

日本語の意味

「overfit」の単純過去形および過去分詞形

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During evaluation, we discovered the model overfitted the training set, so it performed poorly on new data.

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評価中にモデルが訓練データに過学習していたことが判明したため、新しいデータでの性能が低下しました。

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overfits

動詞

活用形直説法現在形単数形三人称

Third-person singular simple present indicative form of overfit

日本語の意味

「overfit」の三人称単数現在形で、活用形として、その語が主語が三単現の場合に使われる形式です。

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If the model overfits the training data, its performance on new data will suffer.

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モデルが訓練データに過学習すると、新しいデータでの性能が低下します。

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overfit stream

名詞

A river that is too large to have eroded the valley or passage in which it flows.

日本語の意味

谷や流路を浸食するには大きすぎる川

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地質学者たちは、狭い峡谷を蛇行する、その峡谷に比べて明らかに大きすぎる川に困惑した。

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overfit streams

名詞

活用形複数形

plural of overfit stream

日本語の意味

「overfit stream」の複数形である（活用形：複数形）

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During the evaluation, we discovered that overfit streams were causing our validation scores to look unrealistically high.

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評価中に、過学習したデータストリームが検証スコアを不当に高く見せていることが分かった。

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