マシンビジョンシステムにおけるアンダーフィッティングの一般的な兆候

2025 年 6 月 30 日

モデルがアンダーフィッティングに陥っている場合、いくつかの警告サインに気付くかもしれません。高い学習誤差、低い精度、そして画像内の複雑なパターンを認識できないといった問題は、多くの場合、この一般的な問題を示しています。アンダーフィッティングは、モデルがデータから十分に学習できない場合に発生します。アンダーフィッティングのマシンビジョンシステムでは、モデルは重要な詳細を捉えるのに苦労し、予測精度の低下と汎化の弱化につながります。モデルがタスクに対して単純すぎる場合、アンダーフィッティングがよく見られます。

主要なポイント（要点）

アンダーフィッティングは、モデルが単純すぎて画像から重要な詳細を学習できない場合に発生し、エラーが大きくなり、精度が低下します。
アンダーフィッティングの一般的な兆候としては、トレーニングエラーが大きいこと、すべてのデータでパフォーマンスが低いこと、画像の特徴が欠落していること、トレーニングセットとテストセットの両方で同様の間違いが起きていることなどが挙げられます。
アンダーフィッティングは次のように検出できます。メトリクスの確認トレーニングエラーや、トレーニングデータと検証データの両方で高く平坦なエラーを示す学習曲線の使用などです。
モデルをより複雑にしたり、トレーニングデータを追加したり、ハイパーパラメータを調整したり、データ拡張を使用して学習を改善したりすることで、アンダーフィットを修正します。
モデルの複雑さのバランスをとることで、過学習や過学習を回避し、信頼性と正確性を高めることができます。マシンビジョンシステム.

機械視覚システムのアンダーフィッティング

アンダーフィッティングとは何ですか?

マシンビジョンシステムにおけるアンダーフィッティングは、テスト前に基礎だけを学習する生徒のようなものです。この生徒は十分な学習をしていないため、難しい問題に答えることができません。同様に、アンダーフィッティングは、モデルが単純すぎる場合や、トレーニングデータセットから十分に学習していない場合にも発生します。モデルは画像内の重要な詳細を捉えることができず、トレーニングデータと新規データの両方で誤りを犯します。

機械学習におけるアンダーフィッティングは、データの複雑さに対応できないモデルを使用する場合によく発生します。例えば、線形モデルを使用して、写真に写っている様々な形や色の物体を認識すると、モデルは重要なパターンを見逃してしまいます。これは「高バイアス」と呼ばれます。高バイアスとは、モデルが単純で強い推測を行い、データの実際の差異を無視することを意味します。浅いニューラルネットワークを使用したり、機械学習モデルの層数を制限したりすると、この現象が発生する可能性があります。

技術レポートによると、機械視覚システムのアンダーフィッティングの問題は、トレーニングデータの不足やトレーニングを早期に中止するモデルに十分な時間やデータを与えないと、良好な結果を得るために必要なパターンを学習できません。学習率を低く設定しすぎたり、レイヤー数を少なくしすぎたりするなど、ハイパーパラメータの不適切な調整も、アンダーフィッティングを引き起こす可能性があります。アンダーフィッティングが発生すると、モデルは画像内の重要な特徴を捉えることができず、パフォーマンスの低下につながります。

ヒント：バイアスと分散のバランスを取ることが重要です。モデルが単純すぎると、バイアスが高くなり、学習不足に陥ります。複雑すぎると、分散が高くなり、学習過剰に陥ります。マシンビジョンのタスクに最適なバランスを見つけるようにしてください。

主な特徴

次の兆候を探すことで、機械視覚システムの適合不足の問題を見つけることができます。

トレーニングをさらに行っても改善されない高いトレーニングエラー。
トレーニングデータとテストデータの両方で結果が悪かったです。
モデルは、エッジや形状など、画像内の重要な特徴を見逃します。
トレーニング損失と検証損失は両方とも高く、近い値を維持します。

統計指標	詳細説明	アンダーフィッティングパターン
トレーニングロス	トレーニングデータにエラーがあります	高いまま、あまり下がらない
検証の損失	新しいデータに関するエラー	トレーニング損失が高く、それに近い
学習曲線	損失の経時変化のグラフ	両方の曲線は高く平坦なまま

これらのパターンが見られる場合、学習不足のモデルは十分に学習できていません。これは、学習データが不十分、モデル設計が単純、あるいは学習時間が不十分な場合によく発生します。バイアスと分散のバランスをとることで、これらの問題を回避し、より優れた機械学習モデルを構築できます。

適合不足の兆候

マシンビジョンモデルを扱う際は、アンダーフィッティングの兆候に注意する必要があります。これらの兆候は、問題を早期に発見し、結果を改善するのに役立ちます。以下に、よく見られる症状を挙げます。

高いトレーニングエラー

明らかに不足適合の兆候が高いトレーニングエラーモデルは学習に使用したデータでさえ、多くの間違いを犯します。これは、モデルが画像内のパターンを見つけられないことを意味します。例えば、モデルに猫と犬を区別するようにトレーニングしたにもかかわらず、トレーニング中にそれらを混同し続ける場合、高いトレーニング誤差が発生します。

研究者はこの誤差を測定するために様々な方法を用いています。交差検証やホールドアウト検証といった手法を用いて、モデルがデータに適合しているかどうかを確認します。様々な設定を試してもトレーニング誤差が依然として高い場合は、モデルが単純すぎる可能性があります。学習曲線を用いてこれを確認できます。トレーニング曲線と検証曲線の両方が高く平坦なままであれば、モデルはトレーニングを増やしても改善されないことがわかります。

注: 学習エラーが大きい場合、多くの場合、機械視覚システムがデータから十分に学習できていないことを意味します。モデルをより複雑にするまたは、学習にさらに時間をかけます。

パフォーマンス指標が低い

アンダーフィッティングは、パフォーマンス指標が低い場合にも現れます。これらの数値は、モデルがどれだけ適切に機能しているかを示します。平均二乗誤差（MSE）または平均絶対誤差（MAE）が高い場合、モデルは大きな誤りを犯していることを意味します。R²値が低い場合、モデルはデータについてあまり説明できないことを意味します。

メトリック	アンダーフィッティングの指標	説明
平均二乗誤差（MSE）	高い価値	予測値と実際の値の平均二乗差が大きく、適合性が低いことを示しています。
平均絶対誤差（MAE）	高い価値	平均絶対誤差が大きいため、予測が不正確であることを示します。
R²（決定係数）	低い価値	モデルによって説明される分散の割合が低いため、データパターンを捕捉できないことがわかります。

例えば、道路画像のひび割れを検出するモデルを使用しても、MSEが高くR²が低い場合、モデルは適切な特徴を学習できていません。研究によると、モデルが単純すぎるとアンダーフィッティングが発生し、トレーニングデータとテストデータの両方でパフォーマンスが低下することが分かっています。

見逃された画像の特徴

アンダーフィッティングのもう一つの兆候は、モデルが画像内の重要な特徴を見逃してしまうことです。タスクにとって重要なエッジ、形状、テクスチャを拾うことができません。例えば、X線画像内の腫瘍を見つけるためにモデルを使用したにもかかわらず、腫瘍の明らかな兆候を見逃してしまう場合、そのモデルはアンダーフィッティング状態にあります。

研究者は、AUROCやAUPRCといった指標を用いて、モデルが適切な特徴量を見つけているかどうかを確認します。これらのスコアが低い場合、モデルは十分な詳細を捉えていません。ROC曲線や適合率・再現率曲線も、モデルが重要な特徴量を見逃しているかどうかを示します。曲線が平坦または低い場合、モデルは必要な情報を学習できていません。

ヒント: より深いモデルを使用するか、レイヤーを追加して、適合度の低いマシンビジョンシステムが画像からより優れた特徴を学習できるようにしてみてください。

すべてのデータにおける同様のエラー

モデルがトレーニングデータとテストデータの両方で同じ間違いを犯す場合、学習不足の兆候が見られます。どのデータを使用しても、誤差はあまり変化しません。これは、モデルのバイアスが大きいことを意味します。モデルは単純な推測に基づいて行動し、新しいパターンに適応できません。

例えば、モデルが学習中とテスト中の両方で画像内の小さな物体を常に見逃している場合、高いバイアスを示します。バイアスと分散のトレードオフに関する研究では、学習不足のモデルはバイアスが高く、精度が低いことが示されています。この問題を解決するには、モデルの柔軟性を高める必要があります。

以下に、アンダーフィッティングの実際の例をいくつか示します。

手書きの数字を区別できず、3と8を混同してしまうモデル。
交通画像に車が鮮明に映っていても、車を見逃してしまう物体検出器。
眼鏡や帽子をかぶった顔を認識できない顔認識システム。

これらのアンダーフィッティングの実例は、モデルの結果を確認することがいかに重要であるかを示しています。これらの兆候が見られた場合は、マシンビジョンシステムを改善するための変更を加える必要があります。

アンダーフィッティングの影響

予測精度

あなたが使用するときマシンビジョンモデル正確な予測を期待したいところですが、学習不足により予測が非常に困難になります。モデルは画像内の重要なパターンを学習できず、物体や特徴を区別するのに苦労します。学習データとテストデータの両方で高いエラー率が見られます。これは、モデルが新しい画像だけでなく、既に学習した画像でも失敗することを意味します。

次の表を見て、適合不足のモデルと適合良好のモデルを比較してみましょう。

モデルタイプ	トレーニングエラー	テストエラー	バイアス	分散	予測精度特性
不足している	ハイ	ハイ	ハイバイアス	低分散	トレーニングと未知のデータの両方でパフォーマンスが低い。モデルが単純すぎてデータの傾向を捉えられない。
ぴったりフィット	ロー	ロー	低バイアス	低分散	基礎となるデータパターンを正確に捉え、適切に一般化できるバランスの取れたモデル

モデルがアンダーフィッティング状態にある場合、入力画像と正解の関係性を捉えることができません。トレーニング画像とテスト画像の両方において、エッジや形状といった明確な特徴をモデルが捉え損ねてしまう可能性があります。その結果、精度が低下し、結果の信頼性が低下します。

一般化の問題

優れたマシンビジョンシステムは、新しい、未知の画像でも問題なく動作するはずです。しかし、アンダーフィッティングはこれを阻害します。モデルはバイアスが高く、同じ間違いを繰り返してしまいます。データ内の新しいパターンや詳細に適応できないのです。どんな画像を使っても、モデルが間違った結果を出すことに気づきます。

以下に、発生する可能性のある一般的な問題をいくつか示します。

モデルは、さまざまな種類の画像の重要な特徴を見逃します。
照明、角度、背景の変化に対応できません。
新しいオブジェクトやまれなケースを見つけることができません。

アンダーフィッティングの影響は、実際のプロジェクトに悪影響を及ぼす可能性があります。信頼性の高いマシンビジョンシステムを構築するには、アンダーフィッティングを避ける必要があります。学ぶには複雑すぎるデータから。これにより、システムはより正確な予測を行い、新たな状況に自信を持って対応できるようになります。

検出と解決策

指標と学習曲線

アンダーフィッティングを検出できますマシンビジョンシステム主要な指標と学習曲線を確認しましょう。精度、適合率、再現率、F1スコアなどの指標は、モデルのパフォーマンスを把握するのに役立ちます。これらの数値が低い場合、モデルの学習が不十分である可能性があります。学習曲線は、モデルがより多くのデータを扱うにつれて誤差がどのように変化するかを示します。トレーニング誤差と検証誤差の両方が高く、かつその差が小さい場合、モデルは学習不足である可能性があります。このパターンは、モデルが画像の重要な詳細を捉えられていないことを意味します。

以下は、アンダーフィッティングを検出するための一般的な方法を示した表です。

方法/指標	アンダーフィッティングの検出における説明と役割
残差分析	予測誤差のパターンを探します。ランダムでないパターンは、アンダーフィットを示唆します。
クロスバリデーションエラーメトリクス	データ分割全体でMSEやMAEなどの誤差を使用します。誤差が大きい場合は、適合不足を示します。
バイアスと分散のトレードオフ	単純なモデルからの高バイアスおよび低分散信号のアンダーフィッティング。
学習曲線	高くて平坦なトレーニングおよび検証エラーは、適合不足と、より複雑な処理が必要であることを示します。
調整済みR二乗	値が低い場合、モデルがあまり説明していないことを意味し、適合不足を示している可能性があります。

学習曲線は、学習不足を視覚的に検出する方法を提供します。両方の曲線が高いままの場合、モデルに改善が必要であることがわかります。これにより、学習不足を回避し、より優れた機械学習モデルを構築できます。

視覚化テクニック

視覚化により、アンダーフィッティングを素早く検出できます。学習曲線をプロットすることで、モデルの誤差が依然として高い値を維持しているかどうかを確認できます。また、混同行列を使用して、モデルが特定のクラスを見逃していないかどうかを確認することもできます。残差プロットは、モデルが同じ間違いを繰り返しているかどうかを示します。これらのツールは、アンダーフィッティングを検出し、結果に悪影響を与えるのを防ぐのに役立ちます。

散布図を使って予測値と実際の値を比較してみましょう。点がうまく揃わない場合、モデルがアンダーフィッティングしている可能性があります。適切な視覚化によって、アンダーフィッティングを回避し、マシンビジョンシステムを改善しやすくなります。

ヒント: 視覚的なツールを頻繁に使用してください。これにより、学習不足を早期に発見し、モデルを適切な軌道に乗せることができます。

アンダーフィッティングの修正

モデルをより複雑にすることで、アンダーフィッティングを修正できます。レイヤーを追加したり、より深いネットワークを作成したりしてみてください。多項式回帰は、モデルが非線形パターンを学習するのに役立ちます。また、より多くのデータを収集したり、データ拡張を使用してモデルにより多くの例を追加したりすることもできます。正則化を減らすと、モデルはデータにより適合しやすくなります。

アンダーフィッティングを減らして結果を改善する方法はいくつかあります。

レイヤーや機能を追加してモデルの複雑さを増します。
データ拡張を使用して、より多くのトレーニング例を作成します。
正規化の強度を下げて、モデルがより多くのことを学習できるようにします。
クロス検証を使用してハイパーパラメータを調整し、最適な設定を見つけます。

モデルの複雑さは常にバランスを取る必要があります。過度に複雑なモデルを管理することで過学習を防ぎ、過度に単純化されたモデルに対処することで過学習を防ぐことができます。過学習を軽減し、過学習を防ぐことで、信頼性の高いマシンビジョンシステムを構築できます。過学習の防止と過学習の軽減は、機械学習モデルにおいてどちらも重要なステップであることを覚えておいてください。

マシンビジョンシステムにおけるアンダーフィッティングは、高い学習誤差、低い精度、そして画像特徴の欠落を観察することで発見できます。これらの兆候は、モデルの改善が必要であることを示しています。アンダーフィッティングを修正するには、モデルをより複雑にするか、学習データを追加してみてください。指標と学習曲線を定期的に確認してください。