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아무것도 모르는 공대생의 지식 탐험기

모두의 딥러닝 11일차 (ch.13)

모델 성능 검증하기  과적합 피하기: 데이터 분석과 해결 방법머신러닝과 딥러닝 모델을 개발하는 과정에서 중요한 문제 중 하나는 "과적합(overfitting)"이다. 모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰지면 새로운 데이터에서는 일반화되지 못하는 현상이 발생한다. 이 글에서는 과적합의 개념과 원인, 그리고 이를 방지하기 위한 대표적인 방법들을 소개하고, 실습 코드와 함께 해결책을 제시한다.1. 과적합이란?과적합이란 모델이 훈련 데이터에서 높은 성능을 보이지만, 실제 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상을 의미한다. 모델이 데이터의 일반적인 패턴을 학습하는 것이 아니라, 훈련 데이터에 포함된 불필요한 세부 사항(노이즈)까지 학습하는 것이 원인이다.과적합이 발생하는 주요 원인:훈련 데이터의 양이 부족한 경우..
카테고리 없음 2025. 3. 10. 19:11
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