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DL) Regularization

Regularization Backgrounds Overfitting이 일어나지 않게 하고, generalization performance(일반화 성능)를 높이기 위해 필요한 방법들을 말해요. 모델의 복잡성을 조절하고 처음 본 test data에 일반화된 성능을 더 잘 보여줄수 있게 해줘요. Overfitting(과적합) 정의 : 학습데이터에 과하게 치중되게 학습되어 테스트 데이터, 성능평가 시 좋은 성능을 보이지 못하는 현상을 말한다. 발생 매개변수가 많고 표현력이 높은 모델, 훈련데이터가 적은 경우에 주로 발생 가중치 매개변수의 값이 커서 주로 발생 Regularization 방법 L1, L2 regularization Cost function(loss function) = Loss + Regula..
AI/Deep Learning 2023. 4. 20. 01:42
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