AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下が『論文で見た手法が有効です』と言って来ましてね。ですが、どこまで投資すべきか判断がつかず困っております。大きな結論をまず教えていただけますか？
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は端的に言うと「訓練時の損失（training loss）を適切に正規化すると、テスト時の損失（test loss）とほぼ線形に対応する」という結果を示しているんです。ですから、評価の見方を変えれば現場での予測精度をもっと正確に見積もれるようになるんですよ。
田中専務
なるほど。ただ、私、初歩的なところでつまずいてまして。『損失（loss）』って要するにモデルの間違いの度合いという理解で合っていますか？
AIメンター拓海
