과대적합

딥러닝 학습 용어 하이퍼파라미터 어떠한 값이 적절한지 모델과 데이터가 알려주지 않기 때문에, 모델 외적인 요소 라고도 한다. 배치와 배치 크기 에폭(epoch)와 스텝(step) 에폭은 전체 데이터를 사용하여 학습하는 횟수. 스텝은 모델이 가진 파라미터(가중치)를 1회 업데이트 하는 것. 지도학습 정답이 포함된 데이터로 학습 비지도학습 정답이 포함되어있지 않은 학습 강화학습 주어진 환경에 대해 보상reward을 통해 학습 과대적합 모델이 학습 데이터에서는 좋은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에 대해 좋은 성능을 보이지 못하는 결과 해결방법 학습 데이터를 다양하게, 많이 수집 정규화Regularization 사용 이상치Outlier 제거 ( 데이터가 충분할 경우에는 좋지 않은 방법이다 ) 과소적합 충분한 ..