Generalization(일반화)
모델이 처음 보는 데이터에 대해 정확하게 예측 할 수 있으면 이를 훈련 세트에서 테스트 세트로 일반화 되었다고 함
Overfitting(과대적합)
너무 많은 데이터를 학습하여 학습한 결과가 학습에 사용된 데이터와 거의 일치하여 새로운 데이터가 들어왔을 때 예측이 틀려버리는 상태
Underfitting(과소적합)
학습의 데이터가 적어서 학습 데이터도 일치하지 않고 새로운 데이터가 들어왔을 때 예측도 틀려버리는 상태
Dropout
- 딥러닝 학습에 있어서의 문제중 하나인 Overfitting을 해소하기 위한 방법
- hidden layer의 일부 유닛이 동작하지 않게 하여 overfitting 되는 것을 막는 방법
- 인공지능 모델링시 계층(레이어) 설정에서 정의
- 0.2 : 20% 정도는 무시하여 수행
- model : 임의의 인공지능 모델 변수 이름
model.add( tf.keras.layers.Dropout(0.2) )