학교공부/기계학습
[기계학습] 가중치 감쇠
Underfitting / Overfitting 머신러닝에서 underfitting과 overfitting은 모델이 데이터를 어떻게 학습하고 일반화하는지에 대한 중요한 개념이다. Underfitting: 이는 모델이 학습 데이터를 충분히 학습하지 못해, 데이터의 패턴을 제대로 파악하지 못하는 상황을 말한다. 이 경우, 모델은 학습 데이터에서도 낮은 성능을 보이며, 새로운 데이터에 대해서도 잘 예측하지 못한다. Underfitting은 주로 모델의 복잡성이 너무 낮아 발생하며, 이는 모델이 너무 단순하여(모델의 용량이 너무 작음) 데이터의 복잡성을 캡처할 수 없음을 의미한다. Overfitting: 반면에 overfitting은 모델이 학습 데이터를 너무 과도하게 학습하여, 특정 학습 데이터에만 과도하게 ..
