Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 학습 관련 기술 : 오버피팅 억제 오버피팅 - 오버피팅(과대적합, Overfitting) : 머신러닝에서 과대적합(Overfitting)은 큰 문제 중에 하나이다. 과대적합이란 머신러닝(여기서는 신경망) 모델이 너무 과한 학습으로 인해 훈련 데이터에만 지나치게 적응되어 그 이외의 시험 데이터에 대해서는 제대로 대응하지 못하는 것을 말한다. - 머신러닝에서는 다양한 상태에 대하여 일반적인 성능을 내는 모델을 지향하므로, 훈련 데이터에 없는 상황이 주어지더라도 올바른 결과를 내는 모델이 더 좋은 모델이다. 따라서 복잡하고 표현력이 좋은 모델을 만들면서도, 과대적합을 억제하는 기술이 중요해지는 것이다. - 위와 같은 모델이 과대적합된 모델이다. 훈련 ..