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차원의 저주란?
피쳐가 많을수록, 층을 깊이 쌓을수록 대개 적을 때와 비교하여 더 높은 성능의 모델을 생성할 수 있다.
그러나 어느 정도 이상 많아지면, 모델이 학습중인 데이터에만 지나치게 특화되어 robustness가 약해지고 일반화 성능도 낮아지게 된다. 이러한 문제의 발생을 차원의 저주라고 일컫는다.
차원의 저주는 차원 축소 알고리즘을 통해서 해결한다. 다차원 모델로 인해서 발생한 문제이니 차원을 줄이면서도 성능은 크게 차이나지 않도록 하는 방법이다.
차원 축소 알고리즘에 대해서는 이 블로그를 참고하여 학습했다.
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