overfitting

과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)

딥러닝 모델 학습을 진행하다 보면 가장 자주 마주하게 되는 문제가 바로 과적합(Overfitting), 경사 소실(Gradient Vanishing)과 같은 문제이다. 이번엔 과적합(Overfitting)과 이와 반대의 개념인 과소적합(Underfitting)에 대해 발생 이유와 해결 방안에 대해 정리하고자 한다.  과적합(Overfitting)과적합(Overfitting)은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞추려고 하여, 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴까지 학습하게 되는 상황이다. 이로 인해 모델이 학습 데이터에는 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터(테스트 데이터)에는 일반화되지 않아 성능이 떨어진다. 발생 원인을 정리해보면 다음과 같다.모델 복잡도 과다: 모델의 파라미터 수가 너무 많아 학습 데이터의..