딥러닝에서의 'Generalization and Overfitting'에 관한 내용입니다.! - 학습을 시키는 이유 1. data를 잘 기억하기 위해 2. unknown data에 대한 예측을 위해 - 많은 양의 학습데이터 사용은 현실적으로 힘들다. - unknown data를 잘 예측하기 위해서는 이미 주어진 training data의 패턴을 잘 학습해서 일반화된 모델을 만드는 Generalization을 잘해야 한다. - iteration : 반복횟수 - iteration이 1751부터 3501사이에서 Error값이 급격히 감소한다. - 7000번 정도에서 학습을 멈추는 것이 좋다. - 10000번까지 가면 noise가 포함된 데이터들까지 학습시키게 되므로 예측값도 이상해질 수 있다. 즉, overf..
