여기 딥러닝 하는 대붕이들 많아서 여기다가 한번 물어보고 싶은게 있어

[익명(211.54)]

데이터 학습 중에서 

오버피팅이 발생하여야 함에도 불구하고 발생하지 않는것으로 판단된다면

무엇이 문제인거야??

정확도가 100%

거꾸로 예기하면 오차가 0에 수렴하지 않음.

지금 학습횟수는 2만번정도라서 그런걸까?

학습횟수를 한 1천만번으로 늘리면 무조건 발생할까?

[익명(124.53)]

데이터가 운좋게도 정규분포에 아주 가깝게 뽑혔거나 학습과정이 제대로 진행되고 있지 않거나

[익명(211.54)]

대붕아 고마워..

[익명(211.54)]

전자의 경우는 아닌데, 후자라면
https://tykimos.github.io/2017/07/09/Training_Monitoring/
이런걸로 확인해보면 되는거지???

[익명(210.216)]

정확도가 100% 면 학습이 제대로 안되고있는거같은데

[익명(39.7)]

테스트셋에 박아보셈

[익명(175.223)]

원래 오버피팅 기준이 모호함 - dc App

[익명(39.7)]

트레이닝셋의 데이터 분포와 테스트셋 데이터 분포가 같나보지

[익명(211.54)]

그러면 오버피팅 발생해야하는거 아니야...?

[ㅁㄴㅇㄹ(14.56)]

정확도가 100이면 보통 train-test split 을 제대로 안했거나, test 셋의 개수가 너무 작아서 우연히 다 맞추는 경우 뿐일듯.. 제대로 모델링 해서 100 나온적이 없음