배치정규화 (1) 썸네일형 리스트형 ai 모델 과적합 방지법과 데이터 증강 실전 팁 최신 가이드 AI 모델을 개발하다 보면 과적합 문제로 고민하는 분들이 많습니다. 과적합은 학습 데이터에만 최적화되어 실제 환경에서 성능이 떨어지는 현상입니다. 이 글에서는 ai 모델 과적합 방지법과 함께 데이터 증강, 정규화, 모델 단순화 등 실전에서 바로 적용할 수 있는 다양한 방법을 소개합니다. ai 모델 과적합 방지법의 기본 이해 AI 모델 과적합은 학습 데이터에 너무 맞춰져 검증 데이터나 실제 데이터에서 성능이 저하되는 현상입니다. 이를 방지하려면 데이터 증강, 모델 복잡도 조절, 정규화 등 다양한 기법을 활용해야 합니다. 과적합 발생 원인데이터 양 부족모델 구조가 너무 복잡함노이즈가 많은 데이터 과적합 징후학습 데이터 정확도는 높으나, 검증 데이터 정확도는 낮음예측 결과의 일관성 부족 데이터 증강과 .. 이전 1 다음
