Data Science/Deep Learning
[Intro to Deep Learning] Underfitting and Overfitting
Summary 1. 학습 곡선을 해석하는 방법과 모델 개발의 가이드를 살펴본다. 2. 학습 곡선에서 Overfitting과 Underfitting의 파악하고, 이를 개선하는 전략을 살펴본다. 보다 나은 이해를 돕기 위해 이전 포스팅을 읽어보는 것을 권장합니다. [Intro to Deep Learning] 1.A Single Neuron 2.Deep Neural Networks 3.MAE, Stochastic Gradient Descent Interpreting Learning Curves (학습 곡석의 해석하기) [사전 지식] 훈련 데이터의 정보는 Signal과 Noise의 두 종류가 있다. Signal은 만들고자하는 모델이 새로운 데이터를 예측하는데 도움이 되는 정보이다. Noise는 불규칙적인 변동(..
2022. 9. 15. 02:45
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