한 데이터셋에만 지나치게 최적화된 상태
학습 데이터에 대해 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오차가 증가하는 현상.
(
src(https://blog.naver.com/team_deot/223243911469))
그냥 생각/느낌, chk/delme ¶
모델,model이
너무 쓸데없이 필요 이상으로
복잡해서 정교해져서 쓸모가 없어진??
해결책 ¶
}
dropout은
과적합의 대응책/해결책 중 하나.
{
드롭아웃
드랍아웃
번역??
어디서 본 비유:
수능을 잘 보기 위해 기출문제의 답을 전부 외워버렸다.
(그래서 똑같이 다시 나오면 완벽히 맞추지만, 문제가 조금만 변형되거나 신 유형이 나오면 대처를 못한다.)
Examples ¶
// from 마스터 알고리즘
바이블 코드Bible Code : 충분히 긴 내용이라면 성경이 아닌 어떤 책이든 예측을 확실히 발견하는 방법은 수없이 많다.
"변수가 네 개면 코끼리 모양의 그래프에 맞는 수식을 구할 수 있고 변수가 다섯 개면 코끼리가 코를 실룩실룩 움직이는 모양을 나타내는 수식도 구할 수 있다." - John von Neumann
bmks ko ¶
AKA: 과대적합
반대: 과소적합 underfitting