훈련 데이터를 과하게 학습한 경우
ex) 검은색 강아지에 대해 과적합된경우 흰색 강아지를 강아지가 아니라고 판단.
테스트 데이터의 오차가 증가하기 전이나, 정확도가 감소하기 전에 훈련을 멈추는 것이 바람직함.
Dropout, Early Stopping 과 같은 과적합을 막을 수 있는 방법이 있음.
훈련 데이터를 과하게 학습한 경우
ex) 검은색 강아지에 대해 과적합된경우 흰색 강아지를 강아지가 아니라고 판단.
테스트 데이터의 오차가 증가하기 전이나, 정확도가 감소하기 전에 훈련을 멈추는 것이 바람직함.
Dropout, Early Stopping 과 같은 과적합을 막을 수 있는 방법이 있음.