과적합

[BITAmin DL] Session 1.3 - DL Basics 3 (Overfitting, Regularization, Normalization, Augmentation, Early Stoping)

1. Overfitting & Underfitting Overfitting : Train data에 대해서 과도하게 학습 & Test data에 대해서는 잘 동작 X Overfitting은 학습 데이터(Training Set)에 대해 과하게 학습된 상황 따라서 학습 데이터 이외의 데이터(Test Set)에 대해선 모델이 잘 동작하지 못함 학습 데이터가 부족하거나, 데이터의 특성에 비해 모델이 너무 복잡한 경우 발생 Training Set에 대한 loss는 계속 떨어지는데, Test Set에 대한 loss는 감소하다가 다시 증가 Underfitting : Train data 조차도 학습 X 할 정도로 부족하게 학습 Underfitting(과소적합)은 이미 있는 Train set도 학습을 하지 못한 상태를 ..