Overfitting   과적합, 오버피팅

1. 과적합 (Overfitting, 오버피팅)

  ㅇ 학습 데이터에만 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 저하되는 현상

  ㅇ (원인)
     - 모델 복잡도 : 지나치게 깊은 신경망, 너무 많은 파라미터 등
     - 불충분한 데이터 : 학습 데이터가 적거나, 데이터가 충분히 다양하지 않은 경우
     - 노이즈 학습 : 학습 데이터에 포함된 오류나 노이즈 마저도 모델이 과도하게 학습
     - 과도한 학습 횟수 : 학습을 너무 오래 진행하여 모델이 데이터에 과적합하는 등

  ㅇ (해결 방법)
     - 정규화 (Regularization) : 모델 복잡도 억제를 위한 L1, L2 정규화 또는 드롭아웃 (Dropout)
     - 교차 검증 (Cross-validation) : 데이터를 여러 부분으로 나누어 검증
     - 조기 종료 (Early Stopping) : 검증 데이터의 성능이 나빠지기 시작하면 학습 중단
     - 충분한 데이터 확보, 단순한 모델 사용 등

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