Data Science/ML & DL
정규화(Regularization과 Normalization의 차이)
머신러닝과 딥러닝에서 모델의 성능을 개선하고 일반화 능력을 높이기 위해 흔히 정규화 기법을 사용한다고 말한다. 여기서 정규화는 크게 Regularization과 Normalization으로 나뉘는데, 두 개념은 서로 다른 목적과 방식으로 적용된다. 하나의 명칭으로 해석되어 혼란스러울 때가 있어 이번에 정리해보려 한다. RegularizationRegularization은 모델의 복잡도를 제어하여 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 사용된다. 모델의 가중치(Weight)에 제약 조건을 추가하여 학습된 모델이 새로운 데이터에 대해서도 잘 일반화할 수 있게 한다. 주요 특징가중치 규제과적합 방지모델 일반화 Regularization 방식에는 대표적으로 L1 정규화(Lasso)와 L2 정규화(Ridge..
