AI
[AI Interview] Regularization이란 무엇인가?
ML 에서 언제 쓰나? 학습 시 오버피팅을 방지하기 위해 가중치에 패널티를 주는 방식으로 사용됩니다. 그 방법의 예로는 L1&L2 Regularization, dropout, early stopping, weight decay 등이 있습니다. Regularization vs Normalization vs Standardization 공통점 오버피팅을 방지하기 위함에 목적이 있습니다. 한국어로 모두 정규화로 번역됩니다. Regularization(규제화) 모델의 가중치에 penalty를 부여하는 것입니다. 과적합을 막기 때문에 훈련데이터셋이라는 특정 데이터셋에 대한 accuracy는 낮아집니다. 다만 이를 통해 모델이 지나친 complexity를 갖는 것을 막고, test dataset에 대한 성능을 더 ..
2022. 5. 4. 12:08