기법/방법론입문
Overfitting
과적합 · Overfitting
모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서 성능이 떨어지는 현상
상세 설명
Overfitting (과적합)
머신러닝에서 가장 흔한 문제입니다.
비유
시험 기출문제만 달달 외워서 기출에서는 100점이지만, 새로운 문제는 못 푸는 상태
증상
- 학습 데이터 정확도: 높음 (99%)
- 검증 데이터 정확도: 낮음 (70%)
해결 방법
- 더 많은 데이터: 가장 효과적
- Dropout: 뉴런 무작위 비활성화
- 정규화: L1/L2 패널티
- 데이터 증강: 기존 데이터 변형
- 조기 종료: 검증 성능 떨어지면 학습 중단
태그
#학습#문제#일반화