汎化誤差の上限とは、汎化誤差の最大許容値を指します。この上限を超えると、機械学習の実現可能性に影響します。

汎化誤差とは、トレーニング セットからトレーニング セットの外への汎化プロセスによって引き起こされる誤差を指します。これは通常、トレーニング セット外の誤差、つまり入力空間全体での誤差期待値からトレーニング 誤差を減算することによって取得されます。

誤差の上限は広い一般性を持っているため、導出プロセス中に何度も増幅され、最終的な上限は非常に緩やかになりました。実際の応用の重要性は、主に絶対値ではなく相対値にあります。

データ量とモデルの複雑さという 2 つの要素が汎化誤差に影響します。一般に、最適なパフォーマンスを得るには、データ量を可能な限り増加させ、複雑さを総合的に考慮する必要があります。

参考文献

【1】機械学習の汎化誤差の上限