名詞（情報工学・統計）
可変複雑度モデル。データや目的に応じてモデルの複雑さ（パラメータ数・階層）を調整できるモデル。
📝 過学習の抑制や計算コストの調整に用いられ、機械学習やシミュレーションで扱われる。
研究采用了可变复杂度模型来平衡精度和速度。
(yán jiū cǎi yòng le kě biàn fù zá dù mó xíng lái píng héng jīng dù hé sù dù.)
研究では精度と速度を両立させるため可変複雑度モデルを採用した。
可变复杂度模型能根据样本量自动调整参数。
(kě biàn fù zá dù mó xíng néng gēn jù yàng běn liàng zì dòng tiáo zhěng cān shù.)
可変複雑度モデルはサンプル数に応じてパラメータを自動調整できる。
他在论文中比较了固定模型与可变复杂度模型。
(tā zài lùn wén zhōng bǐ jiào le gù dìng mó xíng yǔ kě biàn fù zá dù mó xíng.)
彼は論文で固定モデルと可変複雑度モデルを比較した。
⚖️ 類義語との比較
複雑さを固定する通常のモデルに対し、「可变复杂度模型」は状況に合わせて構造自体を変えられる点が特徴。
生成: claude-opus-4-8 ／
生成日:
2026/07/19 22:23
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★★★☆ 高性能AI生成
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