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用語解説 / 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / パラメータ

パラメータとは

学習で調整されるモデル内部の数値。モデルの知識量の目安としても使われる。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

学習中にパラメータの値が大きくなりすぎないようペナルティをかけ、モデルが複雑になりすぎないようにすることで過学習を防ぐ手法を何という？

  • A正則化
  • Bアーリーストッピング
  • Cドロップアウト
  • D転移学習
答えと解説を開く

正解A　正則化

正則化は、学習中にパラメータの値が大きくなりすぎないようペナルティをかけて、モデルが複雑になりすぎないように調整することで過学習を防ぐ手法です。同じ過学習対策でも、アーリーストッピングは「学習を止めるタイミング」を、ドロップアウトは「一部のニューロンを休ませること」を工夫する手法で、それぞれアプローチが異なります。

この問題を含む一問一答で続きを解く

同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）

当サイトの問題で、パラメータと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「学習中にパラメータの値が大きくなりすぎないようペナルティをかけ、モデルが複雑になりすぎないようにすることで過学習を防ぐ手法を何という？」の誤答の選択肢から。

×アーリーストッピング

○アーリーストッピングは「学習を止めるタイミング」を工夫する、過学習対策の一つ。

この問題の正解＝「正則化」

同じ問題に登場した語

当サイトでの登場（実測）

当サイトの問題バンク321問のうち、パラメータは4問に登場します。 内訳＝問題文に登場2問・ひっかけ役（誤答の選択肢）2問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が13問あります（これは「問われた」に数えていません）。

登場した単元＝第1章 AI（人工知能）・第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

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用語の選定＝GUGA「生成AIパスポート試験シラバス」（2026年2月試験より適用）収載の詳細キーワードに準拠。 定義・解説・問題＝すべて当サイト（パスポーン）が執筆したオリジナルで、この頁の文はすべて当サイトの問題データからの逐語です。 当サイトはGUGA非公認の独立した学習サイトです。

最終更新：（運営：Meritorious）