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딥러닝 모델이 복잡해질수록 모델은 훈련 데이터에 너무 완벽하게 적응해버리는 과적합(Overfitting) 문제에 직면하게 됩니다. 이를 해결하기 위해 2014년 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수팀이 제안한 혁신적인 기법이 바로 드롭아웃(Dropout)입니다.드롭아웃이란 무엇인가?드롭아웃은 신경망 학습 과정에서 레이어의 뉴런을 임의의 확률로 비활성화(0으로 만듦)하는 기법입니다.Fully Connected Layer의 문제: 모든 뉴런이 연결되어 있으면 특정 뉴런들끼리 너무 강하게 결합(Co-adaptation)되어, 특정 특징에만 의존하는 현상이 발생합니다.드롭아웃의 해결책: 매 학습 단계(Iteration)마다 무작위로 뉴런을 '끄기' 때문에, 모델은 특정 뉴런에 의존하지 않고 더 보편적인 특..

머신러닝 모델을 개발할 때 가장 큰 숙제는 '학습 데이터'가 아닌 '미래의 데이터'를 얼마나 잘 맞히느냐입니다. 이를 위해 반드시 이해해야 하는 과적합(Overfitting)과 그 해결책인 정칙화(Regularization)의 모든 것을 정리합니다. 과적합(Overfitting)의 이해: 기출문제만 외운 모델과적합은 모델이 학습 데이터셋($Train\ Set$)의 특수성에 너무 깊게 매몰되어, 데이터 내의 본질적인 패턴(Signal)뿐만 아니라 무작위 잡음(Noise)까지 학습해버린 상태를 의미합니다.현상: Train Loss는 낮지만, Validation/Test Loss는 매우 높음.비유: 기출문제의 정답 번호까지 외웠지만, 정작 원리를 몰라 새로운 응용 문제를 풀지 못하는 수험생.통계적 관점 (H..