overfit1 누구나 처할 문제 오버피팅overfitting 과적합 누구나 처할 문제 오버피팅overfitting 과적합 [Overfitting]underfit : 너무 단순하게 모델 생성하여 모델의 데이터 설명력이 떨어짐overfit : 너무 테스트 데이터에만 함몰된 모델 생성 미지의 데이터까지 어떻게 generalization 하느냐가 중요함.적절한 복잡도의 model selection problermTrain error가 0이 될 수 있지만 이보다 Test error를 잡는것이 중요함 [Overfitting 피하기]- Train / Test / Validation Set Train을 하면 할 수록 error가 내려가지만Test error는 감소하다가 증가하는 시점이 나타남 그 이후가 Overfitting 시점방법 Validation set에서의 에러가 증가하는 시점.. 2017. 3. 24. 이전 1 다음 반응형