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問題

答え・判断基準 モデルやアルゴリズムが外れ値やノイズに対して強い耐性を持つこと。ロバストな手法は異常値に影響されにくく安定した性能を発揮する。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 ロバスト性とは、入力データに含まれる外れ値・ノイズ・想定外のパターンに対して、モデルの性能や出力が大きく崩れずに安定していられる性質のこと。MAEはMSEと異なり誤差を二乗しないため、極端に大きな誤差(外れ値由来)に引っ張られにくく、ロバストな損失関数の代表例として頻出する。

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