과적합Overfitting과 과소적합Underfitting 추가 용량이나 조기 정지로 품질을 향상시키기 소개 지난 시간의 예시로 돌아가서, Keras는 모델을 학습시켰다는 것을 학습 기록과 에폭에 따른 손실 측정 값에 보관할 것입니다. 이번 시간에는 이 학습 곡선을 어떻게 해석할 것인가와 그것을 어떻게 모델 개발 가이드로 사용할 수 있는지를 배울 것입니다. 특히, 학습 곡선에서 과적합과 과소적합의 증거를 살펴보고 이를 고치기 위한 몇 가지 전략을 살펴볼 것입니다. 학습 곡선The Learning Curves 해석하기 여러분은 아마 학습 데이터의 정보가 두 종류라고 생각할 것입니다. 바로, 시그널Signal과 노이즈Noise이죠. 시그널은 일반화하는 부분입니다. 즉, 여러분의 모델이 새로운 데이터로부터 예..
