이번 포스트에서는 우리가 학습시키는 모델이 주어진 데이터 세트에만 과적합 되는 것을 방지하기 위해 정규화를 하는 방법에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 위의 그림은 반복 학습 횟수에 대해 학습 세트(Training Data)와 검증 세트(Validation Data)의 손실을 일반화된 곡선으로 보여줍니다. 이를 보면, 학습 손실은 점차 감소하지만 검증 손실은 어느 순간부터 증가하는 것을 나타냅니다. 즉, 이 일반화 곡선은 모델이 학습 세트에 과적합되어 있다는 것을 의미합니다. 정규화를 통한 과적합 줄이기정규화란, 모델의 복잡도에 패널티를 줌으로써 과적합을 줄이는 것을 말합니다. 정규화 전략에는 크게 2가지가 있습니다.조기중단: 학습 데이터에 대해 손실이 특정 값에 수렴하기 전에 학습을 중단하는 방법 => ..
