overfitting

1개월 전 · ai

오버스무딩의 숨겨진 함정: 과도함을 방지하는 방법

Over‑Smoothing이란 무엇인가? Over‑smoothing은 모델이 training data에 지나치게 의존하여, 패턴을 학습하기보다 데이터를 “memorizing”하는 현상을 말한다.

#over-smoothing #overfitting #machine-learning #model-generalization #AI #training-data
1개월 전 · ai

신경망에서 과적합 이해하기 (TensorFlow - CNN)

패션‑MNIST 실험을 활용한 신경망에서의 오버피팅 이해 및 이를 방지하는 기술 오버피팅은 신경망을 개발할 때 직면하는 근본적인 문제입니다.

#overfitting #neural networks #CNN #TensorFlow #Fashion-MNIST #regularization #dropout #early stopping
1개월 전 · ai

Bias–Variance Tradeoff — 시각적으로 그리고 실용적으로 설명 (Part 6)

편향이 실제 의미하는 바 실용적 정의 편향은 모델이 진정한 패턴을 학습하지 못했기 때문에 평균적으로 얼마나 틀렸는지를 나타냅니다. 높은 편향은 다음과 같은 경우에 발생합니다: - Th...

#bias-variance tradeoff #overfitting #underfitting #machine learning #model evaluation #regularization #production ML
1개월 전 · ai

Overfitting & Underfitting — 교과서 정의를 넘어 (Part 5)

ML 모델의 숨겨진 실패 지점 시리즈 파트 5 대부분의 ML 초보자들은 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)을 이해하고 있다고 생각합니다. 실제 프로덕션 시스템에서는 과적…

#overfitting #underfitting #model drift #ML production #machine learning engineering #data pipelines #model monitoring