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1. 데이터 양 늘리기
2. 모델 복잡도 줄이기
3. 규제(정규화) 하기: L1, L2
4. 드롭아웃: 학습 과정에서 신경망의 일부를 사용하지 않는 방법
5. 교차검증: 데이터 분할을 다양하게 하여 일반화 성능 평가
출처
07-06 과적합(Overfitting)을 막는 방법들
학습 데이터에 모델이 과적합되는 현상은 모델의 성능을 떨어트리는 주요 이슈입니다. 모델이 과적합되면 훈련 데이터에 대한 정확도는 높을지라도, 새로운 데이터. 즉, 검증 데이터나 …
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