[PyTorch] Train/Validation/Test & Overfitting 실습 : 모두를 위한 딥러닝 시즌2

Train/Validation/Test & Overfitting 이론 요약 압정을 던졌을 때 위로 떨어지는 경우를 클래스 1, 아래로 떨어지는 경우를 클래스 2로 설정한다. 총시행 횟수와 클래스 1이 나온 횟수, 1번 시행 시 일어날 확률을 사용하여 이항 분포로 모델링할 수 있다. Gradient Ascent를 통해 데이터를 가장 잘 설명하는 세타를 찾는 과정은 Likelihood를 최대화하여 Local Maxima를 찾는 과정이다.  데이터를 Training set, Validation set, Test set을 일정 비율로 나누어 모델을 훈련하고 평가할 수 있다. 훈련 데이터를 과도하게 학습하는 Overfitting이 일어나면, 새로운 검증 데이터에 대해 일반화 성능이 떨어져서 Train Loss는 ..

2024.09.08