overfitting
모델이 학습 데이터의 노이즈나 세부 사항까지 과하게 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상이다. 데이터 증강은 이를 방지하기 위해 데이터의 다양성을 인위적으로 높인다.
데이터 7천 개에 파라미터 5천만 개? 과적합의 미스터리를 풀다
모델이 정말 학습 중일까? 학습 그래프로 파악하는 성능 진단 가이드
데이터 부족과 과적합 해결의 열쇠, 데이터 증강 기법 총정리