오버피팅이란? overfitting

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)