과적합(Overfitting)의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
과적합의 의미와 개념을 이해합니다.
과대적합이란 머신러닝 분야이는 모델이 훈련 데이터를 오버트레이닝하는 현상을 말하며, 훈련 데이터 세트에서는 매우 높은 정확도를 보이지만, 테스트 데이터 세트나 실제 데이터에서는 정확도가 낮은 현상을 말합니다. 과적합은 기계 학습 모델이 훈련되는 문제입니다. 데이터 세트를 과도하게 훈련함으로써 모델은 전체 추세에서 벗어나는 데이터를 고려하므로 실제 데이터에 대한 일반화 성능이 저하됩니다. 과적합 상황은 일반적으로 데이터가 너무 적거나 모델이 지나치게 복잡할 때 발생합니다. 과적합은 머신러닝에서 매우 위험한 상태이며 해결해야 할 문제입니다. 과적합 문제를 예방하고 해결하기 위해 데이터 양을 늘리거나 은닉층이나 매개변수 수를 줄여 모델의 복잡성을 줄이는 방법이 있습니다.
과적합 의미 및 개념 설명
과적합(Overfitting)은 기계학습 모델이 훈련 데이터세트에 과도하게 훈련되어 새로운 데이터가 들어올 때 새로운 데이터를 정확하게 예측하지 못하는 문제 현상을 말한다. 과적합은 기계학습에서 문제가 된다. 학습 데이터 세트를 학습에 적용할 때, 데이터 세트가 너무 작거나 머신러닝 모델이 지나치게 복잡하게 만들어져 전체적인 추세에서 벗어나는 데이터를 고려하게 되는데, 이는 일반화 성능이 실제에 미치지 못하는 현상이다. 데이터가 악화됩니다. 기계 학습 모델이 과적합된 경우 훈련 데이터 세트의 정확도는 매우 높지만 테스트 데이터 세트의 정확도는 낮습니다. 과적합된 기계 학습 모델은 궁극적으로 보편적이지 않은 모델이 될 것입니다. 과적합 상황에 대한 비유는 즉, 학생이 시험 공부를 하다가 시험을 보기 전에 특정 시험의 과거 문제만 외웠던 것과 같습니다. 해당 학생은 특정 시험의 과거 문제를 매우 잘 풀었지만, 그의 학습은 범용적이지 않아 새로운 시험 유형에 대한 공부를 할 수 없었습니다. 시험문제에서 어려움을 겪는 것과 비슷합니다. 과적합은 훈련 데이터 세트가 너무 작거나 모델이 너무 복잡할 때 발생합니다. 이는 훈련 데이터 세트에 전반적인 경향에서 크게 벗어나는 데이터가 있는 경우에도 발생합니다. 일반적인 경향을 나타내지 않는 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 경우, 전반적인 경향을 반영하지 못하고 일반적인 성능을 나타내지 않는 머신러닝 모델을 얻을 가능성이 높습니다. 이러한 현상을 과적합이라고 합니다. 과적합 문제는 훈련 데이터 세트가 너무 작거나, 모델이 너무 복잡하거나, 추세에서 크게 벗어난 데이터가 있을 때 발생하므로, 과적합 문제를 해결하는 방법은 궁극적으로 훈련 데이터 세트를 변경하는 것입니다. 이는 모델의 복잡성을 늘리거나 줄이거나 추세에서 크게 벗어나는 데이터를 제외함으로써 수행할 수 있습니다. 과적합에 대한 네 가지 주요 솔루션이 있습니다. 과적합 문제를 해결하는 방법에는 추가 데이터 수집, 특징 축소, 정규화, 드롭아웃의 네 가지 방법이 있습니다.[과적합 문제 해결 방법 4가지]
추가 데이터 수집은 과적합 문제의 원인이 훈련 데이터가 너무 적기 때문에 순방향 방법을 통해 더 많은 데이터를 얻어 근본적인 문제를 해결하는 방법이다. 과적합 문제는 모델이 복잡하더라도 발생할 수 있지만, 모델이 복잡하더라도 데이터가 많은 경우에는 발생하지 않습니다. 훈련 데이터가 더 크고 다양할수록 기계 학습 모델의 성능도 더욱 다양해지고 향상됩니다. 과적합 문제가 발생할 경우 데이터 양을 늘리는 것이 가장 효과적인 방법입니다. 물론, 추가적인 데이터를 수집하는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 쉬운 일은 아닙니다. 하지만 데이터를 늘리는 것이 문제를 해결하는 가장 효과적이고 근본적인 방법입니다. 특징 축소(Feature Reduction)는 데이터를 설명하는 특징 중 관련성이 거의 없거나 쓸모가 없는 특징을 줄이는 방법입니다. 쓸모없는 기능은 모델 학습에 부정적인 영향을 미치고 과적합 문제를 일으킬 수 있습니다. 특징 축소 방법은 데이터를 설명하는 특징 중 쓸모 없거나 무관심한 특징을 제거하여 과적합 문제를 해결하는 방법입니다. 정규화는 모델의 일반화 성능을 높여 과적합 문제를 방지하는 방법입니다. 모델을 표현하는 함수 방정식에서는 특정 가중치 매개변수의 값이 너무 크면 일반화 성능이 저하된다. 일반화 성능이 저하되면 학습은 이상치(국소 잡음)에 의해 큰 영향을 받습니다. 따라서 정규화를 통해 일정한 가중치 값을 더해 체중 감소량을 늘리는 방법을 학습함으로써 이를 해결한다. DropOut은 인공 신경망의 모든 노드를 사용하는 것이 아니라 일부 노드를 무작위로 선택합니다. 노드를 제외하여 학습하는 방법입니다. 드롭아웃은 특정 노드의 가중치가 너무 많이 학습되는 것을 방지하는 방법입니다. 이렇게 하면 일반화 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있습니다. 과적합 문제는 기계 학습 분야에서 흔히 발생하는 문제입니다. 위의 4가지 방법 외에도 이 문제를 해결하고 보완할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.