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Research Notes

[DL] Neural Network - Dropout and Model Ensemble

▶ Overfitting - 위 그림처럼 학습 데이터에 모델이 너무 편향된 경우. 학습 데이터는 완벽하게 배웠지만 다른 데이터들에 적용할 경우 성능이 좋지 않디 - Overfitting인지 알 수 있는 방법? : Training Dataset에서는 거의 100%의 정확도를 내지만, Testing Dataset에서는 성능이 이보다 훨씬 떨어지는 경우. - Overfitting 문제해결 1) 학습 데이터의 양을 늘리기 2) Regularization : 가중치를 너무 큰 값으로 주지 않도록 하는 것 ▶ Dropout - 왼쪽은 기존의 평범한 모델, 오른쪽은 Dropout을 적용한 모델. - (b)는 모델에서 몇 개의 노드를 없애버리고 나머지 노드들을 사용하여 학습을 시킴. = 전체를 학습한 효과를 낼 수 있..
Study/Deep Learning 2023. 7. 3. 11:36
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