드롭아웃1 딥러닝 모델 일반화(regularization) 총정리 이번 포스팅에서 딥러닝 모델의 일반화 방법들에 대해 알아보겠습니다. 성능 좋은 딥러닝 모델을 만들려고 하면 일반화 방법을 사용해야 하는데요. 여러 가지 일반화 기법들이 있습니다. 이 글에서 각 기법별로 특징과 어떤 경우에 사용하는지를 살펴보도록 하겠습니다. 왜 모델을 일반화할까? 모델을 학습하다보면 Training 데이터만 잘 맞추고 새로운 데이터에 대해 정확하게 예측하지 못하는 경우가 생깁니다. 이 현상을 과대적합(Overfitting)이 발생했다고 하죠. 모델이 다양한 실제 상황에서 잘 수행되게 만드는 과정이 일반화 과정이라고 합니다. 아래에서 소개하는 기법들을 통해 학습을 개선하게 됩니다. 데이터셋 큐레이션(의미부여 재창출) '쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나온다'는 말처럼 우선 데이터에 집중해서 생각.. 2024. 1. 24. 이전 1 다음
