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모델의 적합성

1) 희소적합 (Underfit)

- 전혀 똥오줌 가리는 상태 (모델 자체가 잘못 설계되었거나, 학습 초기단계)

2) 적합 (Fit)

- 아주 일반화가 케이스 (적절하게 학습 되었다)

3) 과적합 (Overfit)

- 너무 암기를 많이 케이스 (많은 파라메터를 써서, 너무 오랫동안 학습을 시킴)

-> 모든 데이터를 그냥 외우게 되는 , 응용능력이 없음

 

과적합을 피하기 위해

전체 데이터셋을 학습(Training) 검증(Validation)용으로 분리

  • 학습용 : 모델의 학습에만 사용
  • 검증용 : 모델의 성능 손실 등을 검증하는 사용

과적합이 발생했다고 판단되는 순간 정지해야

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