質問: CNNとRNNを組み合わせたモデルで動画分類を行っているのですが、訓練データがほぼ100%の正解率が出るのに対して、テストデータでは正解率が低いです。 ただ、過学習している時の典型的なグラフのようにテストデータの正解率が途中からどんどん下がるようなことは見られませんでした。 現在手元にあるデータ数は50程度で、かなり少なく、データ間の分散が比較的大きいです。 このようなデータ数が少ない場合でも訓練データに対してテストデータの正解率が低いときは過学習が起きていると考えても良いのでしょうか それとも何か別の原因があると考えるべきなのでしょうか? 教えてくださると助かります
回答: 質問者様の状況を見るに、たしかにモデルの汎化能力が失われ、過学習していると思われます。 ただ、データ数が50程度とのことですので、テストデータの分け方によってはそもそもの訓練データに偏りが出ていることも考えられます。