AI
딥러닝 최적화 용어 간단 정리
용어정리 generalization : 모델의 성능이 학습데이터의 성능과 비슷하게 나올 것이다! - 대부분의 모델의 경우 일반화 성능을 높이는 것이 목적! - training error가 줄어든다고 해서 test error가 줄어드는 것이 아님! - 일반화란? generalization gap을 최소화 generalization gap : training error와 test error 사이의 차이 overfitting(과적합) - 학습데이터에 너무 치우쳐져 있어서 테스트데이터에 대해 잘 동작하지 않는 문제 cross-validation - 데이터를 학습데이터와 테스트데이터로 구분 - 보통 K개의 partition으로 나누고, N-1개의 partition으로 학습하고 1개의 partition으로 ..
