Overfitting훈련 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.원본 링크 Underfitting테스트 데이터의 성능이 올라갈 여지가 있음에도 훈련을 덜 한 상태원본 링크
