기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem) (1) 썸네일형 리스트형 [데이터사이언스 면접 질문 모음](1) 과적합(Overfitting) / 불균형 데이터(Imbalanced data)와 샘플링(Sampling) / 활성화 함수(Activation function) / 경사하강법(Gradient descent) / 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient.. 01. 과적합(overfitting) 📍과적합(overfitting)이란 무엇이고, 과적합이 발생했을 때 어떠한 방식으로 해결할 수 있는가? '과적합(overfitting)'은 모델이 학습 데이터에만 지나치게 최적화되어, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 현상을 의미한다. 예를들어 토익 시험을 보기 위해 한 권의 문제집으로 영어를 공부하는 학생이 있다고 가정한다. 문제집에 나와있는 모든 문제를 거의 외우다시피 공부한 학생은 다시 그 문제집에 있던 문제를 풀었을 때 100점이 나온다(즉, 학습성능이 높다). 하지만 문제집에 없던, 처음 보는 문제들이 가득한 실제 토익 시험에서는 성적이 떨어지게 되고 이를 일반화 성능이 낮다고 표현한다. 이처럼 모델이 주어진 학습데이터만을 너무 .. 이전 1 다음
