과소 적합은 충분한 훈련이 이뤄지지 않았을 때 일어남
과대 적합 방지 방법
- 더 많은 훈련 데이터를 모읍니다.
- 네트워크의 용량을 줄입니다. ( 모델의 규모를 축소 )
- 모델이 구조는 여러가지를 시도 해봐야 함. 확실한 공식적인 구조는 없음.
- 가중치 규제를 추가합니다.
- 드롭아웃을 추가합니다.
내용에 없는 두가지
- 데이터 증식 (data-augmentation)
- 배치 정규화 (batch normalization)
tensorflow 링크 : https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=ko