728x90
728x90
Restrictive 모델 : 과소적합의 위험 ㅇ( bias 大 & variance 小 )
-> underfitting은 모델의 제약조건을 줄여서 해결 가능
Flexible 모델 : 과대적합의 위험 ㅇ( bias 小 & variance 大 )
-> overfitting은 훈련 데이터를 더 많이 모으고 정규화를 시켜서 해결 가능
728x90
728x90
'데이터베이스 DB' 카테고리의 다른 글
| 모델링 최적화와 일반화의 차이 (0) | 2020.03.19 |
|---|---|
| 손실함수 loss function (0) | 2020.03.19 |
| 머신러닝 모델링 (0) | 2020.03.19 |
| 머신러닝의 분류 (0) | 2020.03.19 |
| 강인공지능, 약인공지능, 머신러닝, 딥러닝 (0) | 2020.03.19 |
댓글