Q:
ディープラーニングの画像分類の学習時に、過学習を防ぐにはどうしたらいいですか。

A：
画像分類の過学習への対策として、以下のものをご確認いただければと思います。
・正則化パラメータ（weight_prior）の値を大きくして試す。
・ローカルミニマムに陥っている可能性があるため、モメンタム（momentum）の値を変更して試す。
・学習と推論とで画像に大きな乖離がないか、バリエーションが足りていないかを確認する。
・バッチサイズが高すぎる場合は下げる。

過学習対策のそもそもの部分である、初期学習率と途中の学習率の低減の調整が重要です。
初期学習率が0.001の時、最初は大きく低下しているように見えても、画像全体の輝度値や変動で見た結果である場合があり、
対象が小さいとうまく学習していないようなこともございます。
大きく全体に広がるクラックがあるのであれば問題ないかと思われますが、
小さなものしかなかった場合は、初期学習率を下げ、エポックを上げて行う必要がある場合もございます。