大きい(予測が全然当たらない)ことは明らかでしょう。右側の図を御覧ください。誤差をMSEで測ると、バイアスと、バリアンスと、誤差の分散に分解できることがわかりました。モデルでは改善できない誤差の分散を除くと、モデルが単純であればバイアスは小さくなるがバリアンスは大きくなり、モデルが複雑であればバリアンスは小さくなるがバイアスは大きくなります。我々はMSEを最小にするような適度に複雑なモデルを見つければ良い予測を行うことが出来るわけです。実際には例で上げたようなモデルの複雑さを決めるハイパーパラメータをCV等で探します。前回の記事(VGG16をkerasで実装した)の続きです。Storage上の音声ファイルをテキストに変換する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。