適応と過学習

適応は、実際に運用するときのデータに近い傾向の訓練データを使って、
その訓練データ上で過学習を起こさせること。

過学習というか過度の適応は避けたいのだけれど、
どの程度適応させるべきかは、
訓練データが実データにどの程度似ているかによる。
極端な話、実データそのものであれば、
いくら過学習してもいい。

実データは未知で、
だから初めて見る文字列があって。
云々