>>225
仕事では、アンサンブル学習というか、ランダムフォレストのように、
いくつかの推定結果を集めて、それらを学習するようにしています。
ディープラーニングのドロップアウトの応用みたいなものです。

個人で研究している方法では、そもそも過学習ということが発生しません。
人間と同じようにいくら考えても汎化能力が激しく劣ることはありません。

そもそも学習するほど汎化能力が落ちるなんて、
それこそ学習理論が間違ってるわけです。
そんなブサイクな理論は淘汰されると思ってます。