[AI]과적합(Overfitting)에 대해

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1.과적합(Overfitting)

모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터나 테스트 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상
AI를 학습시킬때 흔히 발생할수있는 문제다

https://blog.metaphysic.ai/overfitting-in-machine-learning/

 

 

2.과적합의 원인

2-1.모델의 복잡성

모델이 너무 복잡하거나 파라미터가 많을 경우 과적합이 발생할수있다.

 

 

2-2.훈련 데이터 부족

훈련 데이터가 너무 적거나 다양하지 않으면 모델이 훈련 데이터에만 특화되어 일반화 능력이 떨어진다.

 

 

 

2-3.훈련을 너무 많이 진행

에포크 수가 너무 많을 경우, 모델이 점점 더 훈련 데이터에 세밀하게 맞춰지며 일반화 능력이 떨어진다.

 

 

 

2-4.훈련 데이터에 잡음(noise)이 많을 경우

훈련 데이터에 잘못된 정보나 불필요한 변동이 포함되어 있으면 모델이 이를 학습하게 되어 과적합이 발생할수있다.