[딥러닝 개념 12] 일반화(Generalization)가 잘 된 모델을 만들어보자(1)

여기서 다루는 내용의 키워드 - 딥러닝 모델 일반화 - Overfitting - Underfitting - Training loss & Validation loss 우리가 만들고자 하는 모델은 일반화(Generalization)가 잘된 모델입니다 일부 데이터에만 맞는 모델이 아니라 새로운 데이터를 넣어도 잘 예측하는 모델을 원해요 - 일반화 - 학습데이터에 치우치지 않고 새로운 데이터가 들어와도 원하는 결과를 얻는 방법 일반화가 잘된 모델을 만들기 위해서는 고려해야하는 것이 많습니다 데이터가 너무 없거나 기타 등등 이유들로 인해서 모델에 문제가 생겨 일반화가 잘 되지 않을 수 있어요 일반화가 잘 되지 않은 모델은 overfitting(과대적합)이 되었거나 underfitting(과소적합)이 된 모델인 경우가 많습니다 Overfitting과 Underfitting을 공부하는 것으로 비유해볼게요 여기 학생 A(=model)는 공부를 할 때 주어진 참고서(=학습데이터)를 사용해서 열심히 ...

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[딥러닝 개념 12] 일반화(Generalization)가 잘 된 모델을 만들어보자(1)_Overfitting(과대적합)과 Underfitting(과소적합)

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