오버피팅이란 용어를 처음 듣게 되었는데 감이 잡히지 않아 정리하게 되었다.
간단히 정리하면 공통 특성 중 일부 특성만 너무 편향되어 반영된 상태로 학습되면 새로운 데이터로 막 예측해버리는 모델인 UnderFitting이 되는 것이고
만약 공통 특성 중 지엽적인 특성까지 반영하여 high variance 하게 학습하게 되면 새로운 데이터에 대해서는 예측하지 못하는 모델인 overfitting이 되는 것이다.
아래 블로그에 상당히 쉽게 설명되어 있다.
https://nittaku.tistory.com/289
10. 오버피팅 및 언터피팅 이해 및 극복하기(bias, variance를 통한 Regularization(lr) / Early Stop / Dropout)
캡쳐 사진 및 글작성에 대한 도움 출저 : 유튜브 - 허민석님 머신에게 공이 무엇인지 학습시킨다고 가정해보자. 마치, 애기에게 공이 무엇인지 학습시키는 것과 유사하다. 먼저, 공은 야구공, 농
nittaku.tistory.com
반응형
'인공지능 > Deep learning' 카테고리의 다른 글
[AI] AlphaCode 의 첫인상 - 특이점으로의 첫걸음 (4) | 2022.02.08 |
---|---|
[AI] 기왕이면 colab pro를 쓰자 (0) | 2021.11.18 |
[AI] Deep Dream image generate 귀여운 토끼사진 (0) | 2021.09.14 |