AI
훈련노하우 - 과대적합과 과소적합
과대적합(overfitting) 모델이 훈련 세트에서는 좋은 성능을 내지만 검증 세트에서는 낮은 성능을 내는 경우 예) 분류 문제에서 훈련 세트의 정확도가 99%이고 검증 세트의 정확도가 80% 수준이라면 과대적합을 의심할 수 있다. 과소적합(underfitthing) 훈련 세트와 검증 세트의 성능에는 차이가 크지 않지만 모두 낮은 성능을 내는 경우 훈련 세트의 과대적합, 과소적합 분석 학습 곡선(learning curve) 첫 번째 학습 곡선 과대적합의 전형적인 모습 분산이 크다(high variance)라고도 한다. 과대적합 주요 원인 중 하나는 훈련 세트에 충분히 다양한 패턴의 샘플이 포함되지 않은 경우 훈련 세트에 다양한 패턴의 샘플이 없으니 검증 세트에 제대로 적응하지 못한 것이다. 이런 경우 ..
2020. 11. 25. 04:49
최근댓글